Explainable AI models for predicting liquefaction-induced lateral spreading
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Hsiao, Cheng-Hsi, Kumar, Krishna, Rathje, Ellen |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Investigating the effect of CPT in lateral spreading prediction using Explainable AI
von: Hsiao, Cheng-Hsi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hsiao, Cheng-Hsi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Domain-informed explainable boosting machines for trustworthy lateral spread predictions
von: Hsiao, Cheng-Hsi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hsiao, Cheng-Hsi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A hybrid Finite Element and Material Point Method for modeling liquefaction-induced tailings dam failures
von: Sordo, Brent, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sordo, Brent, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Runout of liquefaction-induced tailings dam failure: Influence of earthquake motions and residual strength
von: Sordo, Brent, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sordo, Brent, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Modeling liquefaction-induced runout of a tailings dam using a hybrid finite element and material point method approach
von: Sordo, Brent, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sordo, Brent, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sequential hybrid finite element and material point method to simulate slope failures
von: Sordo, Brent, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sordo, Brent, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Critical Assessment of PINNs and Operator Learning for Geotechnical Engineering
von: Kumar, Krishna
Veröffentlicht: (2025)
von: Kumar, Krishna
Veröffentlicht: (2025)
Explainable AI for microseismic event detection
von: Abdullin, Ayrat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Abdullin, Ayrat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From images to properties: a NeRF-driven framework for granular material parameter inversion
von: Hsiao, Cheng-Hsi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hsiao, Cheng-Hsi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-driven modeling of time-domain induced polarization
von: Bérubé, Charles L., et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Bérubé, Charles L., et al.
Veröffentlicht: (2021)
Explainable artificial intelligence (XAI) for scaling: An application for deducing hydrologic connectivity at watershed scale
von: Ye, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inverse analysis of granular flows using differentiable graph neural network simulator
von: Choi, Yongjin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Choi, Yongjin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-frequency wavefield solutions for variable velocity models using meta-learning enhanced low-rank physics-informed neural network
von: Cheng, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An effective physics-informed neural operator framework for predicting wavefields
von: Ma, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
In-context learning enables continental-scale subsurface temperature prediction from sparse local observations
von: O'Malley, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: O'Malley, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Gas trap prediction from 3D seismic and well test data using machine learning
von: Ivlev, Dmitry
Veröffentlicht: (2024)
von: Ivlev, Dmitry
Veröffentlicht: (2024)
SAGE: Subsurface AI-driven Geostatistical Extraction with proxy posterior
von: Erdinc, Huseyin Tuna, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Erdinc, Huseyin Tuna, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Propagating the prior from far to near offset: A self-supervised diffusion framework for progressively recovering near-offsets of towed-streamer data
von: Cheng, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Global River Forecasting with a Topology-Informed AI Foundation Model
von: Ren, Hancheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ren, Hancheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
GenAI4UQ: A Software for Inverse Uncertainty Quantification Using Conditional Generative Models
von: Fan, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fan, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Geophysical inverse problems with measurement-guided diffusion models
von: Ravasi, Matteo
Veröffentlicht: (2025)
von: Ravasi, Matteo
Veröffentlicht: (2025)
Controllable seismic velocity synthesis using generative diffusion models
von: Wang, Fu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Fu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian full waveform inversion with sequential surrogate model refinement
von: Meles, Giovanni Angelo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Meles, Giovanni Angelo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Parametric modeling of shear wave velocity profiles for the conterminous U.S
von: Sanger, Morgan D., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sanger, Morgan D., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Constructing balanced datasets for predicting failure modes in structural systems under seismic hazards
von: Kim, Jungho, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Jungho, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Approaches for enhancing extrapolability in process-based and data-driven models in hydrology
von: Shi, Haiyang
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Haiyang
Veröffentlicht: (2024)
EarthPT: a time series foundation model for Earth Observation
von: Smith, Michael J., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Smith, Michael J., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Deep operator network for surrogate modeling of poroelasticity with random permeability fields
von: Park, Sangjoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Park, Sangjoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Seismic event classification with a lightweight Fourier Neural Operator model
von: Abdullin, Ayrat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Abdullin, Ayrat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SeisT: A foundational deep learning model for earthquake monitoring tasks
von: Li, Sen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Sen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Estimating properties of a homogeneous bounded soil using machine learning models
von: Kalimeris, Konstantinos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kalimeris, Konstantinos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Machine Learning Aided Modeling of Granular Materials: A Review
von: Wang, Mengqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Mengqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Geological and Well prior assisted full waveform inversion using conditional diffusion models
von: Wang, Fu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Fu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fine Flood Forecasts: Incorporating local data into global models through fine-tuning
von: Ryd, Emil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ryd, Emil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Knowledge distillation as a pathway toward next-generation intelligent ecohydrological modeling systems
von: Jiang, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Integrating Newton's Laws with deep learning for enhanced physics-informed compound flood modelling
von: Radfar, Soheil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Radfar, Soheil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Machine learning surrogates for efficient hydrologic modeling: Insights from stochastic simulations of managed aquifer recharge
von: Dai, Timothy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dai, Timothy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Diffusion priors enhanced velocity model building from time-lag images using a neural operator
von: Ma, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A foundation model enpowered by a multi-modal prompt engine for universal seismic geobody interpretation across surveys
von: Gao, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RED-DiffEq: Regularization by denoising diffusion models for solving inverse PDE problems with application to full waveform inversion
von: Shan, Siming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shan, Siming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Investigating the effect of CPT in lateral spreading prediction using Explainable AI
von: Hsiao, Cheng-Hsi, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Domain-informed explainable boosting machines for trustworthy lateral spread predictions
von: Hsiao, Cheng-Hsi, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
A hybrid Finite Element and Material Point Method for modeling liquefaction-induced tailings dam failures
von: Sordo, Brent, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Runout of liquefaction-induced tailings dam failure: Influence of earthquake motions and residual strength
von: Sordo, Brent, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Modeling liquefaction-induced runout of a tailings dam using a hybrid finite element and material point method approach
von: Sordo, Brent, et al.
Veröffentlicht: (2024)