- Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Dergisi
- Vol: 20 Issue: 59
- REGRESSION ANALYSIS AND NEURAL NETWORK FITTING OF ROCK MASS CLASSIFICATION SYSTEMS
REGRESSION ANALYSIS AND NEURAL NETWORK FITTING OF ROCK MASS CLASSIFICATION SYSTEMS
Authors : İbrahim Ferid ÖGE
Pages : 354-368
View : 5 | Download : 1
Publication Date : 2018-05-01
Article Type : Research
Abstract :seçilmiştir. Bunlar arasından en yüksek determinasyon katsayısına sahip olan üç eşitliğin dikkate alınması önerilmektedir. Eşitlikler, özellikle Q puanı bilindiğinde ve düzeltilmiş RMR’nin kestirilmesinde faydalanılabilir. İlave olarak, Temel RMR puanı GSI kullanılarak kestirilebilmektedir. Sinir Ağı en iyileme uygulaması, iyileştirilmiş bir kestirim imkanını daha yüksek determinasyon katsayısı ile sağlamıştır. Sinir ağları en iyileme uygulaması, regresyonlardaki gözlemlenen saçınımın üstesinden gelinmesini de sağlamıştırKeywords : Özet: Yaygın olarak kullanılan kaya kütle sınıflama sistemlerinden sınıflaması, Kaya Kütle Puanı, Q