Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The objective of this book is to develop intelligent models [geostatistic, artificial neural network (ANN) and support vector machine(SVM)] to estimate corrected standard penetration test (SPT) value, Nc, in the three dimensional (3D) subsurface of Bangalore. The present book also highlights the capability of SVM over the developed geostatistic models (simple kriging, ordinary kriging and disjunctive kriging) and ANN models. Further in this book, liquefaction susceptibility is evaluated from Standard Penetration Test (SPT), Cone Penetration Test (CPT) and Shear Wave (Vs) data using ANN and SVM. In this book, an attempt has also been made to evaluate geotechnical site characterization by carrying out in situ tests using different in situ techniques such as CPT, SPT and multi channel analysis of surface wave (MASW) techniques. SVM model has been also adopted to determine over consolidation ratio (OCR) based on piezocone data. SVM model outperforms all the available methods for OCR prediction.