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Data-driven estimation of joint roughness coefficient

Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering 2021年第6期13卷 1428-1437页

作者： hadi fathipour-azar Faculty of Mining Engineering Petroleum and GeophysicsShahrood University of TechnologyShahroodIran

Joint roughness is one of the most important issues in the hydromechanical behavior of rock ***,the joint roughness coefficient(JRC)estimation is of paramount importance in geomechanics engineering *** show that the application of statistical parameters alone may not produce a sufficiently reliable estimation of the JRC ***,alternative data-driven methods are proposed to assess the JRC *** this study,Gaussian process(GP),K-star,random forest(RF),and extreme gradient boosting(XGBoost)models are employed,and their performance and accuracy are compared with those of benchmark regression formula(i.e.Z2,Rp,and SDi)for the JRC *** analyze the models’performance,112 rock joint profile datasets having eight common statistical parameters(R_(ave),R_(max),SD_(h),iave,SD_(i),Z_(2),R_(p),and SF)and one output variable(JRC)are utilized,of which 89 and 23 datasets are used for training and validation of models,*** interpretability of the developed XGBoost model is presented in terms of feature importance ranking,partial dependence plots(PDPs),feature interaction,and local interpretable model-agnostic explanations(LIME)*** of results show that machine learning models demonstrate higher accuracy and precision for estimating JRC values compared with the benchmark empirical equations,indicating the generalization ability of the data-driven models in better estimation accuracy.

关键词： Joint roughness coefficient(JRC) Statistical parameters Gaussian process(GP) K-star Random forest(RF) Extreme gradient boosting(XGBoost) Correlation Machine learning(ML) Sensitivity analysis

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