Seismic liquefaction potential assessment by using relevance vector machine

决定土壤的液化潜力在地震工程是重要的。这研究建议关联向量机器(RVM ) 的使用由使用实际的锥渗透试验(CPT ) 决定土壤的液化潜力数据。RVM 基于一个线性模型的贝叶斯的明确的表达与一适当优先那导致一个稀少的代表。结果与一个广泛地使用的人工的神经网络(ANN ) 相比是模型。总的来说， RVM 显示出好性能并且比 ANN 当模特儿被证明更精确。它也提供概率的输出。模型提供一个可行工具让地震工程师为产生液化的地点估计地震条件。