Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Seepage and dam deformation analyses with statistical models: support vector regression machine and random forest
Año:2019
Áreas de investigación
  • Ingenieria civil
Datos
Descripción
Dam monitoring and their safety are an important concern of dam engineers. Seepage collected data are indicators of structure behavior, since seepage is influenced by environmental actions, such as air temperature, water temperature, and water level variation, and seepage flow rate is greatly influence by the presence of fractures. Consequently, the analysis of seepage collected data is an important monitoring task, as variations in the seepage can be the alarm for subsequent failures. Seepage data are widely analyzed with statistical models. In this work, we assess the performance of support vector regression machine and random forest models to predict seepage at different points in a case study and identify the most important environmental variables affecting flow rate.
Internacional
Si
JCR del ISI
No
Título de la revista
Procedia Structural Integrity
ISSN
2452-3216
Factor de impacto JCR
Información de impacto
Volumen
17
DOI
10.1016/j.prostr.2019.08.093
Número de revista
Desde la página
698
Hasta la página
703
Mes
SIN MES
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Ahmed Belmokre (Laboratoire Mobilisation et Valorisation des Ressources en Eau (MVRE), Ecole Nationale Supérieure d¿Hydraulique (ENSH))
  • : Mustapha Kamel Mihoubi (Laboratoire Mobilisation et Valorisation des Ressources en Eau (MVRE), Ecole Nationale Supérieure d¿Hydraulique (ENSH))
  • Autor: David Santillan Sanchez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Hidroinformática y Gestión del Agua
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