I A ES   I n te r n at i o n al   Jo u r n al   o f  A r ti fi c i al   I n te l l i ge n c e   (I J - AI )   V o l .   9 ,   N o .   2 ,  J u n e   202 0 ,   pp .   2 36 ~ 2 43   IS S N :   2252 - 8938 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j a i . v 9 .i 2 . pp 236 - 243               236       Jou r n al   h o m e pa ge :  ht t p: / / i j ai . i ae s c or e . c om   S l o p e   st a b i l i t y   p r e d i c t i o n   o f   r o a d   e m b a n k m e n t   o n   so f t   g r o u n d   t r e a t e d   w i t h   p r e f a b r i c a t e d   v e r t i c a l   d r a i n s   u si n g   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k       R u fai z al   C h e   M am at 1 ,   A b d   M an an   S am ad 2 ,  A n u ar   K as a 3 ,   S i ti   F ati n   M o h d   R az a l i 4 ,   A z u i n   R am l i 5 ,  M o h d   B ad r u l   H a fi z   C h e   O m ar 6   1 , 3 D e pa r t m e n t   o f   E ng i n e e r i ng   E duc a t i o n,   F a c ul t y   of   E ng i ne e r i ng   a n d  B u i l t   E nv i r o nm e n t ,   U n i v e r s i t i   K e b a ng s a a n   M a l a y s i a ,   B a ng i ,   M a l a y s i a   1, 5 D e pa r t m e n t   o f   C i v i l   E ng i ne e r i ng ,   P o l i t e kn i k   U ng ku  O m a r ,   I po h,   P e r a k,   M a l a y s i a   2 ,6 F a c ul t y   o f   A r c hi t e c t u r e ,   P l a nni ng   &   S u r v e y i ng ,   U ni v e r s i t i   T e k no l o g i   M A R A ,   S ha h   A l a m ,   S e l a ng o r ,   M a l a y s i a   4 D e pa r t m e n t   o f   C i v i l   E ng i ne e r i ng ,   F a c ul t y   o f   E ng i ne e r i ng   a nd   B ui l t   E nv i r o nm e n t ,   U n i v e r s i t i   K e b a ng s a a n  M a l a y s i a ,   B a ng i ,   M a l a y s i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d  J a n   15 ,   2 0 20   R e v i s e d  A pr   18 ,   20 20   A c c e pt e d  A p r   26 ,   2020       T hi s   p a pe r   pr e s e nt s   t h e   s l o pe   s t a b i l i t y   f o r   r o a d  e m ba nkm e nt   c o ns t r uc t e d  o n  t he   s o f t   g r o und  t r e a t e d   w i t h  pr e f a br i c a t e d  v e r t i c a l   d r a i ns   ( P V D s ) .   T he   s l o pe   s t a bi l i t y   w a s   e v a l u a t e d  ba s e d  o n  t he   f a c t o r   o f   s a f e t y   ( F O S )   t h r o ug h  num e r i c a l   a na l y s i s   a nd  m o de l e d  w i t h  a n  a r t i f i c i a l   ne u r a l   n e t w o r k  ( A N N ) .   T h e   pe r m e a b i l i t y   r a t i o   o f   t he   s m e a r   e f f e c t   w a s   v e r i f i e d  ba s e d  o n  a   c om pa r a t i v e   a na l y s i s   be t w e e n  f i e l d  da t a   a nd  num e r i c a l   s i m ul a t i o n  t o   de v e l o p  t he   da t a s e t s   us e d   i n   A N N   m o de l   t r a i n i ng .   A   t o t a l   o f   75  da t a s e t s   g e n e r a t e d  f r o m   num e r i c a l   s i m u l a t i o ns   w e r e   r a ndo m l y   s e l e c t e d  i n t o   t hr e e   g r o ups   f o r   t r a i ni n g ,   t e s t i ng ,   a nd  v a l i da t i o n .   T he   c o e f f i c i e nt   o f   de t e r m i n a t i o n  ( R 2 )   a nd  r o o t   m e a n  s q ua r e   e r r o r   ( R M S E )   w e r e   c o ns i d e r e d  t o   e v a l ua t e   t h e   pe r f o r m a nc e   A N N   m o de l .   I t   w a s   f o und  t ha t   t h e   d e v e l o pe d  A N N   m o de l   s ho w e d  s t r o ng   po t e nt i a l   f o r   pr e d i c t i ng   s l o pe   s t a bi l i t y   w i t h i n   t he   a c c e pt e d   r a ng e .   Ke y w or d s :   A r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k   N um e ri c a l   s i m ul a t i o n   P r e f a b r i c a t e d   v e r t i c a l   d ra i n s   S l o pe   s t a b i l i t y   S ofy   gr o un d   T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   R uf a i z a l   C h e   M a m a t ,     D e pa rt m e n t   o f   E n gi n e e ri n g   E duc a t i o n ,   F a c ul t y   of   E n g i n e e ri n g  a n d   B ui l t   E n v i r o nm e nt ,   U n i v e r s i t i   K e b a n gs a a n  M a l a y s i a ,   43600   U K M   B a n g i ,   S e l a ng o r ,   M a l a y s i a .   E m a i l :   r uf a i z a l . c m @ gm a i l . c o m       1.   I N TR O D U C TI O N   Co n s t r uc t i o n   o f   r o a d  e m b a n k m e nt   o n  t h e   s o f t   gr o u n d  o f t e n   l e a ds   t o   p r o b l e m s   i n  t h e   de s i g n   s t a ge s .  S of t   s o i l   i s   c h a ra c t e ri z e d  a s   w e a k  s o i l   due   t o   i t s   h i g h  c o m pr e s s i b i l i t y   a n d  l o w   s h e a r   s t r e n g t h.   F o r   t hi s   r e a s o n,   t h e   s of t   gr o u n d  s h o ul d  b e   t r e a t e d  t o   e nha n c e   t h e   e m b a n k m e n t   s t a b i l i t y .   V a ri o us   s of t   gr o u n d  i m p r o v e m e n t   m e t h o ds   c a n  b e   us e d,   s uc h   a s   t h e   i n s t a l l a t i o n  o f   pi l e s ,   p r e f a b r i c a t e d  v e r t i c a l   d r a i n s   (P V D s )  a n d    s t o n e   c o l um n s .   I n s t a l l a t i o n   o f   P V D s   i s   a   po pul a r   m e t h o d  a t   p r e s e nt   due   t o   i t s   e ff e c t i v e n e s s   t o   a c c e l e r a t e   c o n s o l i da t i o n   a n d   t i m e - s a v i n g  c o n s t r uc t i o n .   Sl o pe   s t a b i l i t y   i s   t h e   m a i n   f a c t o r   c o n t r i b ut i ng  t o   t h e   w o r ka b i l i t y   of  r o a d  e m b a n k m e nt   [1] .   T r a d i t i o n a l l y ,   t h e   m e t h o d  of   l i m i t   e qui l i b ri u m   [2]   a n d  f i n i t e   e l e m e n t   [3]   a r e   us e d  t o   e s t i m a t e   s l o pe   s t a b i l i t y .   R e c e n t   t r e nds ,   a rt i f i c i a l   i nt e l l i ge n c e   a pp r o a c h e s   h a v e   be e n   w e l l   r e c e i v e d  by   r e s e a r c h e r s   i n   v a r i o us     f i e l ds   of   s t ud y .   T h e   a pp l i c a t i o n   o f   t h e   a rt i f i c i a l   i nt e l l i ge n c e   a pp r o a c h   i s   c r uc i a l   i n   s o l v i n g  c o m pl e x  t a s ks   t o   s a v e   t i m e ,   e n e r gy   a n d   i m p r o v e   s e r v i c e   qua l i t y   [4] .   It   a l s o   h a s   g r e a t   po t e nt i a l   i n   a ut o m a t i ng  r e pe t i t i v e   o pe r a t i o n s   a n d  w o r k.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A r t i f   I n t e l l   IS S N :   2252 - 8938       Sl ope   s t a bi l i t y   pr e di c t i on   of   r oad   e m b ank m e nt   on   s of t   gr ou n d  t r e at e d  w i t h . . .   ( R uf a i z al   Ch e   Mam at )   237   T h e   a r t i f i c i a l   i n t e l l i ge n c e   t e c hn o l o g y   i s   o n e   of   t h e   b r a nc h e s   of   s c i e n c e   i n   m a ki ng  o b j e c t s   a s   i n t e l l i ge n t   a s   h u m a n s   [5 ] .   T h e   i m po rt a nt   pa rt   o f   a rt i f i c i a l   i nt e l l i ge n c e   i s   m a c hi n e   l e a rni n g ,   w h i c h   i s   t h e   a b i l i t y   of   t h e   m a c h i n e   t o   l e a rn   t o   b e   s m a rt .   Co n c e pt u a l l y ,   t h e   m a c hi n e s   t ha t   hum a n   w i l l   n e e d  t o   l e a rn  m us t   b e   e qui ppe d  w i t h   a   l o t   o f   i n f o r m a t i o n   o r   da t a   t o   m a ke   t h e m   s m a rt e r   t h a n  o t h e r   m a c h i n e s   [6] .   I n   o t h e r   w o r ds ,   t h i s   m a c h i n e   w i l l   b e   e qui ppe d  w i t h   t h o us a n ds   o f  a t t e m pt s   t o   c om pl e t e   a   t a s k .   D u r i ng  t h i s   p r o c e s s ,   t h e   m a c h i n e   w i l l   u n de r s t a n d   a n d   l e a rn  c o n c e pt s   t o   s o l ve   t h e   t a s k.   T h e r e   a r e   s e v e r a l   a pp r o a c h e s   t o   a r t i f i c i a l   i nt e l l i ge n c e   a p p r o a c h e s   s uc h   a s   a rt i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r ks   (A N N ),   a da p t i v e   n e u r o - f uz z y   i n f e r e n c e   s y s t e m   (A N F IS )  a n d   s uppo r t   v e c t o r   m a c h i n e   (S V M ).   H ow e v e r ,   A N N   i s   o f t e n   us e d  i n   e n gi n e e r i ng  a ppl i c a t i o n s .   A N N   i s   a   n e t w o r k  de s i g n e d  t o   r e s e m b l e   t h e   h u m a n  b ra i n  i nt e n de d   t o   pe r f o r m   a   s pe c i f i c   t a s k  [7] .   O n e   o f   t h e   i m po r t a n t   f e a t u r e s   of   A N N   m o de l   a na l y s i s   i s   t h e   num b e r   o f   n e u r o n s   i n   t h e   hi dde n  l a y e r .   I n c o n s i s t e n c i e s   i n   t h e   n u m b e r   o f   n e ur o n s   i n  t h e   hi dde n   l a y e r   c a us e   t h e   n e t w o r k  t o   r e s po n d   t ha t   di v e r ge s   t o   t h e   t a r ge t   [8] .    A   ke y   a s pe c t   fo r   p r o duc i n g  a n   A N N   p r e di c t i o n   m o de l   w i t h  r e l a t i v e l y   h i g h  a c c ur a c y   i s   o pt i m i z e d  b a s e d  o n   t h e   n um b e r   o f   n e ur o n s   [9] .   T h e r e   a r e   v a ri o us   n um b e r s   of   n e ur o n s   r e po r t e d  f r o m   t h e   r e s ul t s   o f  pr e v i o us   s t udi e s .   D ue   t o   t h e   n u m b e r   o f   n e ur o n s   i n   t h e   hi dde n  l a y e r   ha s   b e e n   r e po r t e d  t o   b e   i n c o n s i s t e n t ,   t h e r e   i s   i n c r e a s i n g   c o n c e rn   a m o n g   r e s e a r c h e r s   [10 - 1 2] .   T h e   i s s ue   of   t h e   n u m b e r   o f   n e u r o n s   ha s   b e e n   a   c o n t r o v e r s i a l   s ub j e c t   a n d  w i de l y   d e b a t e d  i n   t h e   f i e l d  of  a rt i f i c i a l   i nt e l l i ge n c e .   M o s t   pr e v i o u s   s t ud i e s   h a v e   o n l y   fo c us   o n   o pt i m i z i n g   t h e   l e a rni n g   a l go r i t hm   a pp r o a c h.   U nt i l   r e c e n t l y ,   t h e r e   w a s   n o   r e l i a b l e   e v i de n c e   t h a t   t h e   n u m b e r   o f   n e u r o n s   w a s   de t e rm i n e d   t o   b e   us e d  i n   t h e   A N N   p r e di c t i o n   m o de l   f o r   a l l   e n g i n e e ri n g   c a s e s .   T h i s   pa pe r   s e e ks   t o   p r e s e n t   a n  a p p r o pri a t e   A N N   m o de l   f o r   p r e di c t i ng  s l o pe   s t a b i l i t y   w i t h   hi g h  a c c ur a c y .   T h e   o pt i m u m   n um b e r   o f   n e ur o n s   i n   t h e   h i dde n   l a y e r   c o n t r i b ut i n g  t o   t h e   p r e di c t i o n   a c c ura c y   w a s   de t e r m i n e d  b a s e d  o n   t h e   t r i a l   a nd  e rr o r   m e t h o d.   I n  o r de r   t o   i m p r o v e   n um e r i c a l   s i m u l a t i o n  r e s ul t s ,   v a l i da t i o n  of   t h e   s m e a r   e f f e c t   pa r a m e t e r   w a s   pe r f o rm e d  by   c o m pa r i ng   t h e   f i e l d  da t a .   T hi s   s t udy   pr o v i de s   a n   e xc i t i ng  o ppo r t u n i t y   t o   a dv a n c e   o ur  k n o w l e dge   i n  i m p r o v i n g   t h e   p r e d i c t i o n  a c c u r a c y   o f   A N N   m o de l s .       2.   N U M ER I C A L  S I M U LA TI O N   P R O C ED U R E   A   r o a d  e m b a n km e n t   b ui l t   o n   t h e   s o f t   gr o un d   t r e a t e d  w i t h   P V D s ,   a s   s h o w n   i n  F i gu r e   1 ,   i s   us e d  a s   a   c a s e   s t ud y .   T h e   e m b a n k m e nt   i s   b ui l t   t o   a   h e i g h t   o f   2m   w h i l e   t h e   s l o pe   i s   1V :   1. 5H .   A   ge o t e xt i l e   i s   pl a c e d  o n   t h e   s of t   gr o un d  s u r f a c e   a s   r e i n f o r c e m e nt   t o   e nh a n c e   e m b a nk m e nt   s t a b i l i t y .   T h e   s a nd  c us hi o n   w a s   b ui l t   o n   t h e   s o i l   s ur f a c e   t o   t h e   h e i g ht   of   0. 5m .   T h e   s o f t   s o i l   b e n e a t h   t h e   e m b a nkm e n t   c o n s i s t s   o f  t hr e e   l a y e r s ,   n a m e l y   s o f t   s i l t y   c l a y ,   s i l t y   c l a y ,   a n d  c l a y e y   s i l t .   T h e   l o c a t i o n   o f   t h e   gr o u n dw a t e r   l e v e l   (G W L )  i s   2. 3m   f r o m   t h e   s of t   gr o u n d  s u r f a c e .   T h e   P V D s   w e r e   i n s t a l l e d   i n  s o f t   gr o und  t o   a   de pt h  o f   14m   w i t h   a   di s t a n c e   b e t w e e n   e a c h   o t h e r  i s   1m .   T w o   s e t t l e m e n t   g a uge s   (S G 1  a n d   S G 2)  w e r e   i n s t a l l e d  i n   t h e   m i ddl e   a nd  t o e   of   e m b a n km e n t   o n   t h e   s o f t   gr o u n d   s u r f a c e   t o   ob t a i n  m e a s u r e d  da t a .   F i e l d  m e a s u r e d  d a t a   i s   o b s e r v e d  fo r   17 7  d a y s   a n d   c o l l e c t e d  w e e kl y .           F i gu r e   1 .   C r o s s - s e c t i o n   o f   s o i l   p r o f i l e   a nd  i n s t r u m e n t s   i n s t a l l a t i o n   l o c a t i o n       A   s e r i e s   of   l a bo r a t o r y   t e s t s   w e r e   pe r fo r m e d  t o   de t e r m i n e   t h e   ph y s i c a l   a n d  e n g i n e e ri n g  p r o pe r t i e s   o f  t h e   s of t   s o i l .   T h e   m a t e ri a l   pa ra m e t e r s   us e d  i n   t h e   n u m e r i c a l   s i m ul a t i o n   a r e   pr e s e nt e d  i n   T a b l e   1.   N um e ri c a l   s i m ul a t i o n s   w e r e   pe r f o r m e d  w i t h   s o f t w a r e   P l a x i s   2D   (v e r s i o n   8)  b y   a   pl a n e   s t r a i n   m o de l .   T h e   m e di u m - m e s h   de n s i t y   c o n s i s t i n g  o f   15 - n o de   t ri a ngul a r   e l e m e n t s   w a s   us e d  f o r   num e r i c a l   m e t h o d  a na l y s i s .   T h e   s m e a ri n g   e ffe c t   w a s   c o n s i de r e d  i n   t h e   c o n s o l i da t i o n   a na l y s i s   of   s of t   gr o u n d  w i t h   P V D s .   T h e   e qui v a l e n t   h o ri z o n t a l   pe r m e a b i l i t y   ( k h p l )  p r o po s e d  by   H i r d  e t   a l .   [13]   w a s   us e d  t o   de ve l o p  t h e   pl a n e   s t ra i n  m o de l .   A c c o r di n g  t o   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8938     I n t   J   A rt i f   I nt e l l ,   V o l .   9 ,   N o .   2 ,  J u n e   20 20 :     2 36   –   24 3   238   l i t e r a t u r e ,   t h e   s m e a r  e ff e c t   of   pe r m e a b i l i t y   r a t i o   of   3. 4  a nd  5  a r e   us e d  t o   v e r i fy   k hpl   v a l ue s   t ha t   p r o duc e   a c c ur a t e   n u m e r i c a l   s i m u l a t i o n   o ut put .   T h e   m a t e r i a l   m o de l s   of   t h e   e m b a n k m e nt   a n d  s o f t   gr o und  a r e   M o hr - Co ul o m b   (M C)  a n d  S o f t   S o i l   (S S ),   r e s pe c t i v e l y .   In   a ddi t i o n,   P V D s   i s   m o de l l e d  w i t h   d r a i n s   f u n c t i o n  w h i l e   ge o t e xt i l e s   i s   a   ge o gr i d  f u n c t i o n.       T a b l e   1 .   T h e   n u m e ri c a l   p a r a m e t e r s   o f   t h e   e m b a n k m e n t   a nd  s of t   g r o un d .   P a ra m e t e r s   S y m b o l   U n i t   F i l l   S a n d   G e o t e x t i l e   S o ft   s i l t y   c l a y   S i l t y   c l a y   Cl a y e y   s i l t   M a t e ri a l   m o d e l   -   -   MC   MC   -   SS   SS   SS   T y p e s   o f  m o d e l   -   -   D ra i n e d   D ra i n e d   E l a s t i c   U n d ra i n e d   U n d ra i n e d   U n d ra i n e d   U n i t   w e i g h t   γ   k N / m 3   18   19   -   1 4 . 2   1 3 . 8   1 3 . 6   P e r m e a b i l i t y   k   m / d a y   1   1   -   1 . 9   x   1 0 - 4   1 . 5   x   1 0 - 4   1 . 1   x   1 0 - 4   Y o u n g 's   m o d u l u s   E   k N / m 2   5000   2 0 0 0 0   -   -   -   -   P o i s s o n 's   ra t i o   ν   -   0 . 3   0 . 3   -   -   -   -   Co h e s i o n   c   k N / m 2   15   0   -   11   16   1 3 . 5   F ri c t i o n   a n g l e   ϕ   0   20   30   -   0   0   0   M o d i fi e d   c o m p re s s i -   o n   i n d e x   λ*   -   -   -   -   0 . 1 2 3   0 . 1 0 8   0 . 0 9 7   M o d i fi e d   s w e l l i n g   i n d e x   κ*   -   -   -   -   0 . 0 5 1   0 . 0 4 9   0 . 0 4   N o r m a l   e l a s t i c i t y   EA   k N / m   -   -   2000   -   -   -       3.   N U M ER I C A L  R ES U LTS   A N D   D I S C U S S I O N   In   o r de r   t o   p r o v i de   t h e   A N N   da t a s e t ,   v a l i d a t i o n   o f   t h e   s m e a r   e f f e c t   pa ra m e t e r   w a s   pe r f o r m e d  by   c o m pa ri n g  t h e   r e s ul t s   o f   t h e   n um e r i c a l   s i m u l a t i o n   a nd  m e a s ur e d.   Co rr e l a t i o n   a c c u r a c y   pe r fo r m a n c e   w a s   a s s e s s e d  w i t h   t h e   c o e ff i c i e n t   o f   de t e r m i n a t i o n   ( R 2 )  b a s e d  on   t h e   s o i l   s e t t l e m e nt   da t a .   T h e   s e t t l e m e n t   c u r v e s   pr o duc e d  a t   S G 1  a n d  S G   2  ha s   b e e n   i l l us t ra t e d  i n   F i g u r e   2a   a n d  b   fo r   177  da y s .   O n   t h e   w h o l e ,   t h e   s i m ul a t i o n  r e s ul t s   w i t h   η   =   3  ha v e   s h ow n   c o n s i de r a b l y   h i g h e r   s e t t l e m e nt   t h a n   t h e   o t h e r   s e ri e s .   T h i s   m a y   be   be c a us e   t h e   pa t t e rn  o f   pe r m e a b i l i t y   di s t ri b ut i o n  i n  t h e   s o f t   s o i l   i s   n o t   c o n s i s t e nt .   S o f t   s o i l   i s   c ha r a c t e r i z e d  a s   h i g h   s o i l   w a t e r   c o n t e nt ,   a n d  w h e n   f o r c e d  t o   f l ow   o ut   t hr o ugh   t h e   P V D s ,   i t   w i l l   c r e a t e   a n   i m b a l a n c e   i n   t h e   f l ow   r a t e .   T h i s   h a s   b e e n   c o n f i rm e d  by   s e v e r a l   r e s e a r c h e r s   w h o   h a v e   i nv e s t i ga t e d   a nd  d i s c us s e d  t h i s   i s s ue   [14 - 1 6] .         (a )     (b )     F i gu r e   2 .  T h e   r e l a t i o n s h i p   o f   s o i l   s e t t l e m e n t   a n d   t i m e ,   ( a )  S G 1 ,   (b )  SG2       T a b l e   2  p r e s e n t s   t h e   R 2   o f   s e t t l e m e n t   f r o m   n u m e r i c a l   s i m ul a t i o n   a nd  m e a s u r e d .   F r o m   t h e   da t a   i n   t hi s   t a b l e ,   i t   i s   c l e a r   t h a t   s h o w i n g  t h e   a c c ura c y   of   t h e   n um e r i c a l   s i m ul a t i o n   m o de l   of   s e t t l e m e n t   w i t h   η = 4  y i e l ds   t h e   h i g h e s t   R 2   v a l ue s   i n   S G 1  a n d   S G 2,   r e s pe c t i v e l y ,   0. 9858  a n d  0 . 96 14.   T hi s   r e s ul t   i s   i n  a g r e e m e n t   w i t h   t h e   f i n di ngs   o f   [17] .   I n t e r e s t i n g l y ,   t h e   o ut put   ge n e r a t e d  f r o m   t h e   num e r i c a l   m e t h o d  o f   gr o un d   s e t t l e m e n t   i s   c o n s i de r e d  go o d  due   t o   t h e   v a l ue s   o f   R 2   e xc e e ds   0. 9.   T hi s   i n di c a t e s   t h a t   t h e   f i n d i n gs   s uppo r t   t h e   l i t e r a t u r e   w h e r e   t h e   pe r m e a b i l i t y   r a t i o   o f   s m e a r   e f f e c t   w i t h   v a l ue s   o f   3,   4  a n d  5   c a n   b e   us e d  f o r   t h e   c o n s o l i da t i o n  a n a l y s i s   f o r   s of t   g r o un d   t r e a t e d  w i t h  P V D s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A r t i f   I n t e l l   IS S N :   2252 - 8938       Sl ope   s t a bi l i t y   pr e di c t i on   of   r oad   e m b ank m e nt   on   s of t   gr ou n d  t r e at e d  w i t h . . .   ( R uf a i z al   Ch e   Mam at )   239   T a b l e   2 .  T h e   R 2   v a l ue s   o b t a i n e d  f o r   n u m e ri c a l   s i m ul a t i o n.   η = k h /k s   S G 1   S G 2   3   0 . 9 8 2 0   0 . 9 4 0 9   4   0 . 9 8 5 8   0 . 9 6 1 4   5   0 . 9 7 7 2   0 . 9 2 6 4       4.   A R TI F I C I A L  N EU R A L  N ETW O R K   A r t i f i c i a l   n e u ra l   n e t w o r k  i s   a   s y s t e m   t h a t   c a n   a c qu i r e ,   s t o r e ,   a n d  a ppl y   kn o w l e dg e   ga i n e d  f r o m   e xpe r i e n c e .   It   c a n  b e   us e d  t o   o r ga ni z e   a n d  c a t e go r i z e   i n f o r m a t i o n   i n  w a y s   t h a t   ha v e   pr o v e n   e ff e c t i v e   i n   s o l v i n g  c o m pl e x  p r o b l e m s ,   di f f i c ul t   t o   u nde r s t a n d   o r   r e q u i r e   a d di t i o na l   i n f o r m a t i o n   w h e n  s o l v i n g  w i t h  t r a d i t i o n a l   c o m put a t i o n a l   m e t h o ds   [18] .   B a s i c a l l y ,   A N N   i s   c o m po s e d  of   s e ve r a l   p r o c e s s i n g  u ni t s .   N e u r a l   n e t w o r ks   a r e   de v e l o pe d  b a s e d  o n   t h e   r e l a t i o n s hi ps   b e t w e e n   uni t s   t ha t   w i l l   r e s po n d  i n   p a r a l l e l   t o   e a c h   i n pu t   s i g n a l   p r o v i de d  .   T o   de v e l o p  a   n e u ra l   n e t w o r k,   t h e   n u m b e r  o f   pr o c e s s i n g   u n i t s   m us t   b e   de t e r m i n e d   a t   t h e   i n put   a nd  o ut pu t   l e v e l s   a s   w e l l   a s   t h e   t y p e   of   n o de   t ha t   c o rr e s po n ds   t o   t h e   f o r m   o f   n e t w o r k  t o   b e   us e d.     G e n e ra l l y ,   n o de s   h a v e   t hr e e   l a y e r s :   t h e   i n put   n o de ,   t h e   h i dd e n   n o de ,   a n d  t h e   r e s ul t   n o de .   E a c h   n o de   r e c e i v e s   i n put   s i g na l s   v i a   w e i ght e d  a nd  r e s po n ds   t o   t h e   l i n e   w e i ght e d  a s   o ut p ut   [19] .   O n  t h e   o t h e r   ha n d ,   e v e r y   r e l a t i o n s h i p  ha s   i t s   w e i gh t   v a l ue .   T h e   w e i gh t e d  w i l l   b e   c o n t i n uo us l y   upda t e d  w h e n   t h e   l e a rni n g  p r o c e s s   i s   pe r f o r m e d  o n  t h e   n e t w o r k.   B e s i de s ,   i t   w i l l   a l w a y s   b e   a dj us t e d  s o   t h a t   t h e   i n pu t   a n d   o ut put   b e h a v i o r   o f   t h e   n e t w o r k  i s   c l o s e r   t o   t h e   i n f ra s t r uc t u r e   t h a t   p r o v i de s   t h e   i n p ut   v a l ue   [20 ] .   A N N s   c a n  b e   pr e s e n t e d  i n   a   m o r e   c o m pl e x  f o r m   w h e r e   t h e y   c o n t a i n   a   n u m b e r   o f  n e ur o n s   t h a t   c o n n e c t   i n   w h i c h   t h e   o ut put   s i g n a l   o f  o n e   n e ur o n  w i l l   b e   t h e   i n p ut   s i g na l   t o   o n e   o r   m o r e   n e u r o n s   [21 ] .   A s   i n   t h e   b i o l o gi c a l   n e r v o us   s y s t e m ,   t h e   r e l a t i o n s h i p  b e t w e e n   t h e   e l e m e n t s   de t e rm i n e s   t h e   f un c t i o n   of   t h e   n e t w o r k.   It   c a n   b e   t ra i n e d  t o   pe r f o r m   s pe c i f i c   t a s ks   by   m o di fy i n g  t h e   v a l ue   o f   t h e   c o nn e c t o r   o r  w e i ght i n g  b e t w e e n   e l e m e nt s .   T y pi c a l l y ,   t h e   n e u r a l   n e t w o r k  w a s   t r a i n e d  o r   m o di f i e d  t o   pr o duc e   a   s pe c i f i c   i n put   o r   o ut put   t a rge t   s pe c i f i c .   T h e   m o di f i e d  n e ura l   n e t w o r k   b a s e d  o n   a   c o m pa ri s o n   b e t w e e n   t h e   o ut put   a nd  t h e   t a r ge t   v a l ue   s o   t h a t   t h e   o ut pu t   v a l ue   e qua l s   t h e   v a l ue   o f   t he   t a r ge t   n e t w o r k.       4. 1 .     O p t i m u m   n u mb e r   d e te r m i n ati o n   o f  n e u r o n s   i n   a  h i d d e n   l a ye r   M o r e   r e c e n t   a t t e n t i o n   ha s   f o c us e d  o n   t h e   o pt i m um   n um b e r  of   n e u r o n s   i n  t h e   hi dde n   l a y e r   [22 - 24] .  T h e   s m a l l   n u m b e r   o f   n e ur o n s   w i l l   c a us e   t h e   n e t w o r k  i s   n o t   a b l e   t o   l e a rn   t h e   r e l e v a n c e   o f   t h e   da t a .   O n  t h e   o t h e r  ha n d,   e xc e s s i ve   n u m b e r s   o f   n e u r o n s   i n   t h e   h i dde n  l a y e r  i nt e r f e r e   w i t h   n e t w o r k  c a pa b i l i t y   a n d   c a us e   t h e   n e t w o r k  t o   ov e r f i t t i n g.   D e t e r m i n i ng  t h e   n um b e r   o f   n e ur o n s   i n   a   h i dde n   l a y e r   i s   c o m pl i c a t e d  t o   pe r f o r m   [25] .  T o   da t e ,   t h e r e   i s   n o   m a t h e m a t i c a l   m e t h o d  t h a t   c a n   b e   us e d   t o   o b t a i n   t h e   o pt i m u m   n um b e r   o f   n e ur o n s .   T h e   n u m b e r   o f   n e ur o n s   i n  t h e   hi dde n   l a y e r   c a n   b e   o b t a i n e d  a f t e r  t r y i n g  v a r i o us   n e t w o r k  s t r uc t u r e s   b e c a us e   t h e r e   i s   s t i l l   n o   t h e o r y   t h a t   c a n  b e   us e d  t o   de t e rm i n e   n e u r o n s   num b e r   r e qu i r e d  i n  t h e   h i dde n  l a y e r .     G e n e ra l l y ,   t h e   n u m b e r   o f  n e ur o n s   i n   t h e   hi dde n   l a y e r   i s   de t e r m i n e d  us i n g  a   t ri a l - a nd - e rr o r   m e t h o d.   In   t hi s   s t udy ,   t h e   o pt i m um   n u m b e r   of   n e ur o n s   i n   t h e   h i dd e n   l a y e r   w a s   de t e r m i n e d  by   t h e   t r i a l - a n d - e rr o r  m e t h o d.   T h e   n u m b e r   o f   n e ur o n s   i n  t h e   hi dde n   l a y e r   w a s   e v a l ua t e d  r a ngi ng  f r o m   o n e   t o   10  n e u r o n s .   T h e   n u m b e r   o f  n e ur o n s   i n   t h e   h i dde n   l a y e r   i s   be s t   t o  gi v e   t h e   l ow e s t   e r r o r.   T h us ,   t h e   o pt i m um   n u m b e r   of   n e ur o n s   w a s   d e t e r m i n e d  b a s e d  o n   t w o   p e r f o r m a n c e   i n d i c e s ,   na m e l y ,   t h e   v a l ue s   of  r o o t   m e a n   s qua r e   e rr o r   (R M S E )  a n d  t h e   c o rr e l a t i o n  c o e ff i c i e n t .     4. 2 .     A N N   m o d e l s   d e v e l o p m e n t   M A T L A B   N e ur a l   N e t w o r ks   T o o l b o x  v e r s i o n   R 2010b   w a s   us e d  t o   a n a l y z e   i n put   a nd  o ut pu t   d a t a   f o r   A N N   m o de l s .   T a b l e   3  s h o w s   t h e   i nput   a n d   o ut put   pa ra m e t e r s   us e d  fo r   A N N   p r e di c t i o n.   T h e   o ut pu t   p a ra m e t e r   i s   us e d  a s   t h e   t a r ge t   v a l ue   t o   e v a l ua t e   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   pr e di c t i o n.       T a b l e   3 .   T h e   i nput   a nd  o ut pu t   pa ra m e t e r s   f o r   p r e d i c t i o n s   D a t a   P a ra m e t e r s   U n i t   In p u t   S l o p e   a n g l e   d e g r e e     S u rc h a rg e   k N / m 2     H e i g h t   o f   s l o p e   m   O u t p u t   F a c t o r  o f  s a fe t y   (F O S )   -       T h e   A N N   m o de l   s t r uc t u r e   us e d  i n   t h i s   s t udy   i s   t hr e e   i nput s   a n d  o n e   o ut put .   T h e   n e t w o r k  s t r uc t u r e   us e d  i s   a   m ul t i - l a y e r   n e t w o r k  c o n s i s t i n g   o f   i n pu t   l a y e r s ,   hi dd e n   l a y e r s ,   a n d   o ut put   l a y e r s .   T h e   n e t w o r k  us e d  i s   f e e d - fo r w a r d  w i t h   t a n - s i gm o i d  t r a n s f e r  f un c t i o n   i n  t h e   hi dde n   l a y e r   a n d   l i n e a r   t ra n s f e r   f u n c t i o n  i n   t h e     o ut put   l a y e r .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8938     I n t   J   A rt i f   I nt e l l ,   V o l .   9 ,   N o .   2 ,  J u n e   20 20 :     2 36   –   24 3   240   In   A N N   m o de l   a na l y s i s ,   da t a   s e t s   a r e   ra n do m l y   a n d  a u t o m a t i c a l l y   di v i de d  i n t o   t hr e e   s t a ge s ,     na m e l y   t r a i ni n g ,   v a l i d a t i o n   a n d  t e s t i ng.   T h e   i n p ut   a n d  o ut pu t   ve c t o r s   w e r e   di v i de d  i n t o   70%  (53  s a m pl e s )  f o r   t r a i ni n g ,   15%  (11  s a m pl e s )  fo r   v a l i da t i o n   a n d  a n o t h e r   15%  (11  s a m pl e s )  f o r   n e t w o r k  t e s t i n g .   T h e   f l ow   c h a r t   fo r   p r e di c t i n g  s l o pe   s t a b i l i t y   i n   t h e   s t udy   us i n g  t h e   A N N   m o de l   i s   s h o w n   i n  F i g u r e   3.   T ra i ni n g   o n  t h e   n e t w o r k  w a s   pe r fo r m e d  us i n g  a   L e ve n b e r g - M a r qu a r d t   b a c kpr o pa ga t i o n   a l go r i t hm .   T h e   L e v e n be r g - M a rqua rdt   b a c kpr o pa ga t i o n   l e a rni n g  a l go ri t hm   i s   de s i g n e d  s pe c i f i c a l l y   fo r   s qua r e d  e rr o r   f un c t i o n s .   It   i s   m o r e   l i ke l y   t o  be   us e d  be c a us e   of   i t s   f a s t e r   i m p l e m e nt a t i o n   t h a n  o t h e r   t y pe s   of  b a c kpr o pa g a t i o n,   s uc h   a s   t h e   c o n j uga t e   g ra di e n t   a n d  r e s i l i e n t .         S t a r t S e l e c t  i nput  a nd t a r ge t  da t a D e t e r mi ne  t he  pr e c e nt a ge  of  di s t r i but i on of  da t a  s e t s  f or  t r a i ni ng, ve r i f i c a t i on a nd t e s t i ng D e t e r mi ne  t he  num be r  of  ne ur ons  i n t he  hi dde n l a ye r T r a i n t he  ne t w or k us i ng L e ve nbe r g- M a r qua r dt  ba c kpr opa ga t i on a l gor i t hm S a ve  i nput s  a nd t a r ge t s  t o M A T L A B  a nd s a ve  t he  r e s ul t s O ut put C om pa r i s on of  out put  a nd t a r ge t  va l ue s E nd R M S E  a nd  va l ue s R 2      F i gu r e   3 .  F l o w c h a r t   s l o pe   s t a b i l i t y   pr e di c t i o n  us i n g   t h e   A N N   m o de l       4. 3 .     P e r fo r m an c e   i n d e x   T h e   pr e di c t i o n   pe r f o r m a n c e   of   t h e   A N N   m o d e l   w a s   e v a l ua t e d  by   c o m pa r i ng  t h e   pr e di c t e d  o ut put   v a l ue s   w i t h   t h e   t a r ge t   v a l ue s   us i n g  t h e   c oe ff i c i e n t   o f  de t e r m i na t i o n   ( R 2 ),   a n d  t h e   r o o t   m e a n s   s qua r e   e rr o r  (R M S E ).   If   t h e   v a l ue   of   R 2   i s   o n e ,   i t   m e a n s   t ha t   t h e   o ut put   v a l ue   i s   e qua l   t o   t h e   t a r ge t   v a l ue   a n d  a r e   c o n s i de r e d  a   go o d  m o de l   pr e di c t i o n.   T h e   s m a l l e r  R M S E   va l ue s   a r e   c l o s e r   t o   t h e   t a rge t   v a l ue s ,   a nd  i f   i t s   v a l ue s   a r e   z e r o ,   i t   m e a n s   n o   e rr o r   a n d  i n d i c a t e s   t h e   a c c ura c y   o f   t h e   p r e di c t i o n   m o de l   i s   go o d.   T h e   de f i n i t i o n s   of   t h e   s t a t i s t i c a l   pa ra m e t e r s   us e d  i n  t hi s   s t udy   t o   e v a l ua t e   t h e   A N N   m o de l s   a r e   p r e s e n t e d  i n   ( 1 )   a n d   ( 2 ) .     2 = 1 − ∑ ( . − . ) 2 = 1 ∑ ( . − ) 2 = 1   (1)     = √ ∑ ( . − . ) 2 = 0   (2)     w h e r e   y m   i s   t h e   m e a n   v a l ue s ,   y ex p . i   i s   t h e   m e a s u r e d  v a l ue s ,   y p r d . i   i s   t h e   p r e di c t e d  v a l ue s ,   a n d  N     i s   t h e   da t a   n u m b e r .     T h e   pe r f o r m a n c e   i n de x  us e d  i s   c a pa b l e   o f   e n s ur i ng  t ha t   t h e   p r o po s e d  m o de l   c a n   p r o v i de   a   c o n s i s t e nt   l e v e l   of   a c c ur a c y   i n   a l l   pe r i o ds .   T h e   a dv a nt a ge s   of   us i n g  t hi s   s t a t i s t i c a l   i nde x  a r e   a s   pe r f o r m a n c e   i ndi c a t o r s   fo r   t h e   pr o po s e d   m o de l   a n d  e n s u r i ng  t h a t   t h e   r e s ul t s   o f  e r r o r s   w h e n   a s s e s s i ng  m o de l   pe r f o r m a n c e   a r e   s m a l l   a n d  a c c e pt a b l e   e rr o r s .   B e s i de s ,   t h e   us e   of   t h e s e   pe r fo r m a n c e   i n di c e s   c a n   gu a ra n t e e   a   c o n s i s t e nt   l e v e l   of    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A r t i f   I n t e l l   IS S N :   2252 - 8938       Sl ope   s t a bi l i t y   pr e di c t i on   of   r oad   e m b ank m e nt   on   s of t   gr ou n d  t r e at e d  w i t h . . .   ( R uf a i z al   Ch e   Mam at )   241   e rr o r   t ha t   po t e n t i a l l y   pr o v i de s   t h e   s a m e   l e v e l   of   e rr o r   a s   t h e   m o de l   i s   e xa m i n e d  f o r   i n v i s i b l e   da t a   du ri n g     t h e   t e s t   pe ri o d.       5.   P RE D I C TED   R ES U LTS   A N D   D I S C U S S I O N   In   o r de r   t o   a s s e s s   t h e   e rr o r s   t h a t   a ri s e   du r i n g  t r a i n i ng,   v a l i d a t i ng  a nd  t e s t i n g  i n   t h e   A N N   m o de l ,   R 2   a n d  R M S E   w e r e   us e d.   T ri a l   a n d  e rr o r   m e t h o d  t o   de t e r m i n e   t h e   b e s t   n um b e r   o f  n e ur o n s   i n   t h e   A N N   n e t w o r k  ha s   b e e n   pe r f o r m e d.   F i gu r e   4 a   a n d  b   s h o w   t h e   r e l a t i o n s h i p  b e t w e e n   t h e   n u m b e r   o f   n e ur o n s   w i t h   R M S E   a nd  R 2 ,   r e s pe c t i v e l y .   W h a t   i s   i n t e r e s t i n g   i n  t hi s   g ra p h   i s   t ha t   t h e   c h a nge   i n   t h e   n u m b e r   o f   n e u r o n s   c l e a rl y   a ffe c t s   t h e   p r e di c t i o n   pe r f o r m a n c e .   I t   c a n  b e   s e e n   t ha t   p r e di c t i o n   pe rfo r m a n c e   c h a nge s   s i g n i f i c a n t l y   f r o m   t h e   n u m b e r   of   n e ur o n s   1  t o   10.   H ow e ve r ,   t h e   s ub s e que n t   i n c r e a s e   i n   t he   n um b e r   o f   n e u r o n s   f r o m   11  t o   20  c a us e d  t h e   pr e di c t i o n   pe r f o r m a n c e   t o   de c l i n e ,   w h e r e   t h e   R M S E   a n d  R 2   v a l ue s   w e r e   r e l a t i v e l y   c o n s i s t e nt .   T h e   us e   of  a   l a r ge   num b e r  o f   n e u r o n s   i n   t h e   hi dde n   l a y e r   c a n   l e a d   t o   o v e r fi t t i n g .           (a )     (b )     F i gu r e   4 .   R e l a t i o n s h i p  b e t w e e n   s t a t i s t i c a l   i n de x  a n d   n u m b e r   of   n e u r o n s ,   ( a )   R M S E ,   (b )  R 2       O v e r f i t t i n g  i s   a   m a j o r   i s s ue   w h e n   de s i g n i n g  n e u ra l   n e t w o r ks   b e c a us e   t h e   a c t u a l   d a t a   o b t a i n e d  i s   s m a l l ,   r e l a t i v e l y .   If   t h e   n u m b e r   o f  pa ra m e t e r s   us e d  i n   a   n e t w o r k  i s   s i g n i f i c a nt l y   l a r ge r   r e l a t i v e   t o   t h e   da t a   s i z e   us e d,   t h e   n e u r a l   n e t w o r k  w i l l   t e n d  t o   m e m o ri z e   r a t h e r   t ha n   g e n e ra l i z e   t h e   d a t a   p r o pe rl y .   A s   a   r e s ul t ,   n e t w o r k  pe r f o r m a n c e   du r i ng  t e s t i n g  a nd  a pp l i c a t i o n s   w i l l   de c l i n e .   T he   r e s ul t s   s h o w   t h a t   t h e   R M S E   v a l ue s   a r e   c l o s e   t o  z e r o ,   a n d   t h e   R 2  v a l ue s   a r e   c l o s e   t o   o n e   f o r   p r e di c t i ng  f a c t o r   of   s a f e t y   (F O S )  fo u n d  i n  n e u r o n s   o f   6.   T h us ,   t h e   n u m b e r   o f   n e u r o n s   s i x   w a s   c h o s e n  f o r   us e   i n  t h e   A N N   n e t w or k   t o   p r e di c t   s l o pe   s t a b i l i t y .   A   c o m pa ra t i v e   a na l y s i s   be t w e e n   t a r ge t   a n d   o ut put   w a s   pe r f o r m e d  t o   p r e di c t   t h e   s a f e t y   f a c t o r   o f   t h e   e m b a n k m e nt   s l o pe .   F i gu r e   5  s h o w s   t h e   r e l a t i o n s h i p  b e t w e e n   t a r ge t   a n d  o ut pu t .   It   c a n   b e   s e e n   t h a t   t h e   t a r ge t   a n d  o ut put   da t a   s e e m   t o   o ve r l a p  w i t h   e a c h   o t h e r.   O n   t h e   o t he r   h a nd,   t h e   r e s ul t i ng  e rr o r   b e t w e e n   t h e s e   da t a   i s   i l l us t r a t e d  i n   F i gu r e   6,   w h e r e   t h e   e r r o r   ra n ge   i s   - 0. 05  t o   0. 05 .   T h e s e   r e s ul t s   s ugge s t   t ha t   a   l a r ge   a m o u n t   o f  da t a   i s   r e qu i r e d  w h i l e   t r a i n i ng  t h e   n e t w o r k  t o   p r o duc e   goo d  pr e di c t i o n s .   T h i s   i s   due   t o   t h e   n e ura l   n e t w o r k  n e e ds   t o   l e a rn   t h e   w h o l e   pa t t e rn .   T h e   t o t a l   d a t a   us e d  w i l l   a f fe c t   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   n e t w o r k,   e s pe c i a l l y   i n  t h e   t e s t i n g  a n d   a ppl i c a t i o n   s t a ge s .           F i gu r e   5 .   T h e   r e l a t i o n s h i p   b e t w e e n   F O S   v a l ue s   c a l c u l a t e d   a nd  A N N       0 , 1 0 , 1 1 0 , 1 2 0 , 1 3 0 , 1 4 0 , 1 5 0 , 1 6 0 5 10 15 20 R M S E N u m b e r   o f   n e u r o n s 0 , 9 7 0 , 9 7 5 0 , 9 8 0 , 9 8 5 0 , 9 9 0 , 9 9 5 1 0 5 10 15 20 R2 N u m b e r  o f   n e u ro n s 2 2 , 5 3 3 , 5 4 0 10 20 30 40 50 60 70 80 F O S D a t a   no . T a rg e t ANN Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8938     I n t   J   A rt i f   I nt e l l ,   V o l .   9 ,   N o .   2 ,  J u n e   20 20 :     2 36   –   24 3   242       F i gu r e   6 .   T h e   e rr o r  v a l ue s   b e t w e e n   c a l c ul a t e d  a n d   A N N       6.   C O N C LU S I O N   T h e   m a i n  go a l   o f   t h e   c urr e nt   s t u dy   w a s   t o   pr e di c t   t h e   s l o pe   s t a b i l i t y   fo r   e m b a n k m e nt   b ui l t   o n  t h e   s of t   gr o und  t r e a t e d  by   P V D s .   T h i s   s t udy   s h ow s   t h a t   t h e   n e u ro n s   num b e r   i n   t h e   hi dde n   l a y e r   c o n t ri b ut e s   t o   t h e   pr e di c t i o n   a c c ura c y .   T h e s e   f i n d i n gs   s ugge s t   t ha t   t h e   o pt i m u m   n e u r o n  n u m b e r   c a n   b e   a c hi e v e d  by   t h e   t ri a l   a nd  e rr o r   m e t h o d  f o r   A N N   t ra i ni n g .   T h e   s e c o n d  m a j o r   f i n di ng  w a s   t h a t   t h e   pe rm e a b i l i t y   r a t i o   o f   t h e   s m e a r   e f f e c t   i s   us e f ul   by   a ppl y i n g  a   c o m pa r a t i v e   a na l y s i s   m e t h o d  b e t w e e n   n u m e r i c a l   s i m u l a t i o n   r e s ul t s   a n d  m e a s u r e d.   T h e   pr e s e nt   s t udy   m a ke s   s e v e r a l   n o t e w o r t h y   c o n t r i b ut i o n s   t o   t h e   A N N   m o d e l   pr e di c t i o n   f o r   i m p r o v i n g  t h e   a c c ur a c y   a n d   m e t h o d  o f   e s t i m a t i n g   t h e   pe rm e a b i l i t y   ra t i o   o f   s m e a r   e f fe c t   i n  c o n s o l i da t i o n   a na l y s i s .   T h e   m a j o r   l i m i t a t i o n   o f   t h i s   s t udy   i s   t h a t   t h e   s a m pl e   s i z e   us e d  i n  A N N   t r a i ni n g   i s   s m a l l   a t   75 .   W ha t   i s   n o w   n e e de d  i s   a   c o m pa ra t i v e   s t udy   i n v o l v i n g  v a ri a t i o n s   i n   t h e   n u m b e r   o f   s a m pl e s   t o   i n v e s t i ga t e   i t s   i n f l ue n c e   o n   t h e   p r e di c t i o n  a c c ur a c y   of   A N N   m o de l s .       A C K N O WL ED G E M EN TS   T h i s   w o r k  w a s   f un de d  by   a   F u n da m e n t a l   R e s e a r c h   G ra n t   S c h e m e   [R e f :   F R G S / 1/ 2018/ T K 0 6/ U IT M   / 01/ 1]   b a s e d  o n   c o l l a b o r a t i o n   b e t w e e n   U n i v e r s i t i   T e k n o l o gi   M A R A   ( U i T M ),   P o l i t e kni k  U ngku  O m a r  (P U O )   a n d  U n i v e r s i t i   K e b a n gs a a n   M a l a y s i a   (U K M ).   T h e   c o o pe r a t i o n   p r o v i de d  by   U i T M   Re s e a r c h   M a na ge m e n t   Ce n t r e   (U i T M - R M C)  i s   a l s o   a pp r e c i a t e d .       R EF ER EN C ES   [ 1]   R .   C .   M a m a t ,   A .   R a m l i ,   A .   M .   S a m a d ,   A .   K a s a ,   S .   F .   M .   R a z a l i ,   a nd  M .   B .   H .   C .   O m a r ,   “ S t a b i l i t y   A s s e s s m e n t   o f   E m ba nkm e n t   o n  S o f t   S o i l   I m pr o v e d  w i t h  P r e f a br i c a t e d  V e r t i c a l   D r a i ns   U s i ng   E m p i r i c a l   a nd  L i m i t   E qui l i br i um   A ppr o a c he s , ”   I n t .   J .   A dv .   T r e nd s   C om put .   Sc i .   E n g. ,   v o l .   8 ,   no .   1 . 6 ,   pp.   44 4 – 44 9,   20 19.   [ 2]   B .   H .   M a u l a   a n d  L .   Z ha ng ,   “ A s s e s s m e nt   o f   e m ba nkm e n t   f a c t o r   s a f e t y   us i ng   t w o   c o m m e r c i a l l y   a v a i l a bl e   pr o g r a m s   i n  s l o pe   s t a bi l i t y   a na l y s i s , ”   P r oc e di a   E ng . ,   v o l .   14 ,   pp.   5 59 – 5 66 ,   2 0 11.   [ 3]   J .   F .   X ue   a nd  J .   F .   C he n ,   “ R e i nf o r c e m e nt   s t r e ng t h  r e duc t i o n  i n  F E M   f o r   m e c ha ni c a l l y   s t a bi l i z e d  e a r t h  s t r uc t u r e s , ”   J .   C e nt .   Sou t h   U ni v . ,   v o l .   2 2,   no .   7,   p p.   26 91 – 2 698 ,   2015 .   [ 4]   R .   C .   M a m a t ,   A .   K a s a ,   S .   F .   M .   R a z a l i ,   A .   M .   S a m a d ,   A .   R a m l i ,   a n d  M .   R .   M .   Y a z i d ,   “ A ppl i c a t i o n  o f   a r t i f i c i a l   i nt e l l i g e nc e   i n  p r e di c t i ng   g r o und  s e t t l e m e nt   o n  e a r t h   s l o pe , ”   i n   A I P   C onf e r e nc e   P r oc e e di ngs ,   201 9,   v o l .   2 138 .   [ 5]   R .   C .   M a m a t ,   A .   K a s a ,   a n d  S .   F .   M .   R a z a l i ,   “ A n  A s s e s s m e n t   f o r   t h e   P r e di c t i ng   o f   R o a d  E m ba nkm e n t   S t a b i l i t y   w i t h   A r t i f i c i a l   I nt e l l i g e nc e   T e c hn i qu e s , ”   T e s t   E ng .   M anag . ,   v o l .   81 ,   pp .   800 – 8 11,   2 019 .   [ 6]   Z .   L i u,   J .   S ha o ,   W .   X u,   H .   C h e n,   a nd  Y .   Z h a ng ,   “ A n  e x t r e m e   l e a r n i ng   m a c hi ne   a pp r o a c h  f o r   s l o pe   s t a bi l i t y   e v a l ua t i o n  a nd   p r e d i c t i o n , ”   N at .   H az a r d s ,   v o l .   7 3,   no .   2 ,   p p.   78 7 – 80 4,   201 4.   [ 7]   W .   S .   M c C ul l o c h  a nd  W .   P i t t s ,   “ A   l o g i c a l   c a l c ul u s   o f   t he   i de a s   i m m a n e n t   i n  ne r v o us   a c t i v i t y , ”   B u l l .   M a t h .   B i oph y s . ,   v o l .   5,   no .   4 ,   p p.   11 5 – 13 3,   19 43 .   [ 8]   T .   F .   K ur n a z ,   U .   D a g de v i r e n ,   M .   Y i l d i z ,   a nd  O .   O z ka n,   “ P r e di c t i o n  o f   c o m pr e s s i b i l i t y   pa r a m e t e r s   o f   t he   s o i l s   u s i ng   a r t i f i c i a l   ne ur a l   ne t w o r k, ”   Spr i nge r p l u s ,   v o l .   5 ,   no .   1,   p .   1801 ,   20 16 .   [ 9]   R .   C .   M a m a t ,   A .   K a s a ,   a nd   S .   F .   M .   R a z a l i ,   “ T h e   A ppl i c a t i o ns   a n d  F ut ur e   P e r s p e c t i v e s   o f   A da pt i v e   N e u r o - F uz z y   I n f e r e nc e   S y s t e m   i n   R o a d  E m b a nkm e nt   S t a b i l i t y , ”   J .   E n g.   S c i .   T e c h nol .   R e v . ,   v o l .   12 ,   no .   5 ,   pp .   7 5 – 90 ,   201 9.   [ 10]   Y .   A .   M us t a f a ,   G .   M .   J a i d ,   A .   I .   A l w a r e d ,   a nd  M .   E br a hi m ,   “ T h e   us e   o f   a r t i f i c i a l   ne ur a l   n e t w o r k  ( A N N )   f o r   t he   pr e d i c t i o n  a nd   s i m ul a t i o n  o f   o i l   d e g r a d a t i o n  i n  w a s t e w a t e r   by   A O P , ”   E nv i r o n.   Sc i .   P o l l ut .   R e s . ,   v o l .   21,   no .   12 ,   p p.   7530 – 7537 ,   201 4.   [ 11]   A .   A bba s z a de h  S ha hr i ,   “ A s s e s s m e n t   a n d  P r e d i c t i o n  o f   L i que f a c t i o n  P o t e nt i a l   U s i ng   D i f f e r e nt   A r t i f i c i a l   N e ur a l   N e t w o r k  M o de l s :   A   C a s e   S t u dy , ”   G e ot e c h.   G e ol .   E ng. ,   v o l .   3 4,   no .   3,   pp .   807 – 815 ,   2016 .   [ 12]   H .   F .   A g ha j a n i ,   H .   S a l e hz a de h,   a nd  H .   S h a hn a z a r i ,   “ A ppl i c a t i o n  of   a r t i f i c i a l   ne ur a l   ne t w o r k  f o r   c a l c ul a t i ng   a ni s o t r o pi c   f r i c t i o n  a ng l e   o f   s a nds   a nd  e f f e c t   o n  s l o pe   s t a b i l i t y , ”   J .   C e nt .   Sou t h  U ni v . ,   v o l .   22,   no .   5,   pp .   1878 – 189 1,   2015 .   [ 13]   C .   C .   H i r d,   I .   C .   P y r a h,   D .   R us s e l l ,   a nd  F .   C i ni c i o g l u,   “ M o de l l i ng   t he   e f f e c t   o f   v e r t i c a l   d r a i ns   i n  t w o - di m e ns i o na l   f i ni t e   e l e m e n t   a na l y s e s   o f   e m ba nkm e n t s   o n  s o f t   g r o und , ”   C an .   G e o t e c h.   J . ,   v o l .   32 ,   no .   5,   pp .   795 – 807 ,   199 5.   [ 14]   R .   C .   M a m a t ,   A .   K a s a ,   a nd  S .   F .   M .   R a z a l i ,   “ A   R e v i e w   o f   R o a d  E m ba nkm e n t   S t a b i l i t y   o n  S o f t   G r o und :   P r o bl e m s   - 0 , 0 6 - 0 , 0 4 - 0 , 0 2 0 0 , 0 2 0 , 0 4 0 , 0 6 0 10 20 30 40 50 60 70 80 E r r o r s Da ta   n o . Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A r t i f   I n t e l l   IS S N :   2252 - 8938       Sl ope   s t a bi l i t y   pr e di c t i on   of   r oad   e m b ank m e nt   on   s of t   gr ou n d  t r e at e d  w i t h . . .   ( R uf a i z al   Ch e   Mam at )   243   a nd  F ut ur e   P e r s pe c t i v e , ”   I I U M   E ng .   J . ,   v o l .   20 ,   no .   2,   pp .   32 – 56,   2 0 19.   [ 15]   R .   C .   M a m a t ,   “ E ng i ne e r i ng   pr o pe r t i e s   o f   B a t u  P a ha t   s o f t   c l a y   s t a b i l i z e d  w i t h  l i m e ,   c e m e n t   a nd  b e nt o ni t e   f o r   s ubg r a d e   i n  r o a d  c o ns t r uc t i o n, ”   M S   T he s i s ,   F a c ul t y   o f   C i v i l   a nd  E nv i r o nm e nt a l   E ng i n e e r i ng ,   U n i v e r s i t i   T un   H us s i e n   O nn   M a l a y s i a ,   201 3.   [ 16]   R .   C .   M a m a t ,   A .   K a s a ,   a nd  S .   F .   M o hd  R a z a l i ,   “ C o m pa r a t i v e   A na l y s i s   o f   S e t t l e m e n t   a n d  P o r e   W a t e r   P r e s s u r e   o f   R o a d  E m ba n km e n t   o n  Y a n  s o f t   s o i l   T r e a t e d  w i t h   P V D s , ”   C i v .   E ng .   J . ,   v o l .   5,   no .   7 ,   pp.   1 609 – 1618 ,   201 9.   [ 17]   R .   C .   M a m a t ,   A .   K a s a ,   a n d  S .   F .   M .   R a z a l i ,   “ P e r f o r m a nc e   P r e di c t i o n  o f   R o a d  E m ba nkm e nt   o n  S o f t   S o i l   S t a bi l i z e d   w i t h  P r e f a b r i c a t e d  V e r t i c a l   D r a i n s   U s i ng   N um e r i c a l   M e t ho d, ”   I nt .   J .   A dv .   T r e nd s   C om put .   Sc i .   E ng. ,   v o l .   8,   no .   4,   pp.   16 01 – 1 608 ,   2019 .   [ 18]   S .   B a r hm i   a nd  O .   E l   F a t ni ,   “ H o ur l y   w i nd  s pe e d  f o r e c a s t i ng   ba s e d  o n  S uppo r t   V e c t o r   M a c h i ne   a nd  A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r ks , ”   I A E S  I n t .   J .   A r t i f .   I nt e l l . ,   v o l .   8 ,   no .   3,   p p.   28 6 – 29 1,   20 1 9.   [ 19]   A .   A hm a d,   M .   L .   O t hm a n,   K .   K .   B .   Z a i na b,   a n d  H .   H i z a m ,   “ A da p t i v e   A N N   ba s e d  di f f e r e nt i a l   pr o t e c t i v e   r e l a y   f o r   r e l i a bl e   po w e r   t r a ns f o r m e r   p r o t e c t i o n  o pe r a t i o n  du r i ng   e ne r g i s a t i o n, ”   I A E S  I n t .   J .   A r t i f .   I n t e l l . ,   v o l .   9,   no .   1,   pp .   307 – 3 16,   2 019 .   [ 20]   A .   S .   R a w a t ,   A .   R a n a ,   A .   K um a r ,   a nd  A .   B a g w a r i ,   “ A ppl i c a t i o n  o f   M ul t i   L a y e r   A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k  i n  t he   D i a g no s i s   S y s t e m :   A   S y s t e m a t i c   R e v i e w , ”   I A E S   I nt .   J .   A r t i f .   I n t e l l . ,   v o l .   7 ,   no .   3 ,   pp .   138 – 142 ,   201 8.   [ 21]   A .   M .   G ha e di   a nd  A .   V a f a e i ,   “ A ppl i c a t i o ns   o f   a r t i f i c i a l   ne u r a l   ne t w o r k s   f o r   a ds o r pt i o n  r e m o v a l   o f   d y e s   f r om   a que o us   s o l u t i o n:   A   r e v i e w , ”   A dv .   C o l l o i d  I n t e r f a c e   Sc i . ,   v o l .   2 45,   no .   A pr i l ,   pp .   20 – 39 ,   2 017 .   [ 22]   M .   O r ne k ,   M .   L a m a n,   A .   D e m i r ,   a nd  A .   Y i l d i z ,   “ P r e d i c t i o n  o f   be a r i ng   c a pa c i t y   of   c i r c ul a r   f o o t i ng s   o n  s o f t   c l a y   s t a bi l i z e d   w i t h   g r a n ul a r   s o i l , ”   S oi l s   F ound . ,   v o l .   5 2,   no .   1 ,   p p.   69 – 8 0,   201 2.   [ 23]   Y .   E r z i n  a nd   T .   C e t i n,   “ T h e   p r e di c t i o n  o f   t he   c r i t i c a l   f a c t o r   o f   s a f e t y   o f   ho m og e ne o us   f i n i t e   s l o pe s   us i ng   n e ur a l   ne t w o r k s   a nd   m ul t i pl e   r e g r e s s i o ns , ”   C om pu t .   G e os c i . ,   v o l .   51 ,   pp .   3 05 – 31 3,   20 13.   [ 24]   H .   J a v da n i a n ,   Y .   J a f a r i a n ,   a nd  A .   H a dda d ,   “ P r e d i c t i ng   da m pi ng   r a t i o   of   f i ne - g r a i ne d  s o i l s   us i ng   s o f t   c o m put i ng   m e t ho do l o gy , ”   A r ab.   J .   G e os c i . ,   pp .   3 959 – 3969 ,   201 4.   [ 25]   Z .   C hi k  a nd  Q .   A .   A l j a na b i ,   “ I nt e l l i g e n t   pr e di c t i o n  o f   s e t t l e m e n t   r a t i o   f o r   s of t   c l a y   w i t h  s t o ne   c o l um ns   us i ng   e m ba nkm e nt   i m pr o v e m e nt   t e c hni q ue s , ”   N e ur a l   C om pu t .   A p pl . ,   v o l .   25 ,   no .   1 ,   pp .   73 – 8 2,   20 14 .       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S       R uf a i z a l   C he   M a m a t   i s   a   s e n i o r   l e c t ur e r   a t   P o l i t e kn i k  U ng ku   O m a r   a nd  ha s   s e r v e d  f o r   17  y e a r s .   H e   be g a n  h i s   und e r g r a dua t e   s t ud i e s   i n  19 98  a t   U n i v e r s i t i   T e kno l o g i   T un  H us s i e n   O nn ,   M a l a y s i a .   H e   i s   c ur r e n t l y   pur s u i ng   h i s   P h . D .   a t   U ni v e r s i t i   K e ba ng s a a n  M a l a y s i a   ( U K M )   i n  g e o t e c hni c a l   e ng i ne e r i ng .         A bd  M a na n  S a m a d   i s   a   pr o f e s s o r   a t   t h e   F a c u l t y   of   A r c hi t e c t u r e ,   P l a n ni ng   &   S u r v e y i ng ,   U ni v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A   ( U i T M ) .   H e   ha s   s e r v e d  o v e r   30  y e a r s   i n  t h e   e d uc a t i o n  s y s t e m .   H e   h a s   e xt e ns i v e   e xpe r i e nc e   i n   l a nd   s u r v e y   e ng i ne e r i ng   r e s e a r c h  a n d  ha s   p ubl i s he d   o v e r   35 0  a r t i c l e s .         A nua r   K a s a   i s   a   s e ni o r   l e c t u r e r   i n   g e o t e c hni c a l   e ng i n e e r i ng   a t   U ni v e r s i t i   K e ba ng s a a n   M a l a y s i a   ( U K M ) .   H e   i s   a l s o   a   pr o f e s s i o na l   e ng i ne e r   r e g i s t e r e d  w i t h  t h e   B o a r d  o f   E ng i ne e r s   M a l a y s i a   ( B E M ) .   H e   h a s   pub l i s he d  o v e r   60   a r t i c l e s   i n  v a r i o us   f i e l ds   o f   g e o t e c hni c a l   e ng i ne e r i ng .         S i t i   F a t i n  M o hd  R a z a l i   i s   a   s e n i o r   l e c t u r e r   i n  w a t e r   r e s o ur c e s   e ng i ne e r i ng   a t   U ni v e r s i t i   K e b a ng s a a n   M a l a y s i a   ( U K M ) .   S he   i s   a l s o   a   pr o f e s s i o na l   e ng i n e e r   r e g i s t e r e d  w i t h  t he   B o a r d  o f   E ng i ne e r s   M a l a y s i a   ( B E M ) .   S he   ha s   pub l i s he d   o v e r   3 5  a r t i c l e s   i n   v a r i o us   f i e l d s   o f   w a t e r   r e s o ur c e s   e ng i ne e r i ng .         A z ui n  R a m l i   i s   a   s e ni o r   l e c t ur e r   i n  c i v i l   e ng i ne e r i ng   a t   P o l i t e k ni k  U ng ku   O m a r   ( P U O ) .   S he   r e c e i v e d   hi s   do c t o r a t e   f r o m   U T H M   i n  2015  i n   bu i l d i ng   c o ns t r uc t i o n.   S he   ha s   p ub l i s he d   o v e r   12  a r t i c l e s   i n   v a r i o us   f i e l ds   o f   c i v i l   e ng i ne e r i ng .         M o hd  B a dr ul   H a f i z   C he   O m a r   i s   a   r e s e a r c h  a s s i s t a n t   a nd  i s   c ur r e nt l y   s t udy i ng   f o r   a   P h. D .   a t   U ni v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A   ( U i T M ) .   H e   i s   c ur r e nt l y   c o nduc t i ng   a   r e s e a r c h  pr o j e c t   i n  s l o pe   s t a b i l i t y   f o r   a n  e m ba nkm e nt   o n  s o f t   g r o und.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.