Predicting Nanobinder-Improved Unsaturated Soil Consistency Limits Using Genetic Programming and Artificial Neural Networks

Table 1

The used database.

Hc	C	Ac	WL	Wp	Ip
Training dataset
0.067	0.235	1.310	0.465	0.168	0.297
0.065	0.235	1.300	0.470	0.170	0.300
0.104	0.239	0.820	0.333	0.140	0.193
0.064	0.235	1.330	0.472	0.170	0.302
0.093	0.238	1.000	0.370	0.150	0.220
0.117	0.240	0.670	0.285	0.130	0.155
0.080	0.237	1.130	0.410	0.150	0.260
0.079	0.237	1.140	0.415	0.154	0.261
0.035	0.232	1.700	0.570	0.190	0.380
0.078	0.236	1.160	0.418	0.154	0.264
0.055	0.234	1.400	0.500	0.180	0.320
0.021	0.231	1.800	0.609	0.199	0.410
0.047	0.233	1.500	0.527	0.180	0.347
0.008	0.231	1.870	0.641	0.208	0.433
0.028	0.232	1.750	0.595	0.191	0.404
0.003	0.230	1.960	0.656	0.209	0.447
0.050	0.234	1.500	0.520	0.180	0.340
0.099	0.239	0.940	0.363	0.152	0.211
0.083	0.237	1.110	0.398	0.151	0.247
0.089	0.238	1.000	0.375	0.152	0.223
0.012	0.231	1.810	0.621	0.203	0.418
0.037	0.233	1.650	0.567	0.190	0.377
0.096	0.238	0.990	0.368	0.151	0.217
0.076	0.236	1.190	0.428	0.159	0.269
0.048	0.234	1.500	0.526	0.181	0.345
0.026	0.232	1.790	0.598	0.190	0.408
0.031	0.232	1.700	0.588	0.192	0.396
0.108	0.240	0.750	0.315	0.139	0.176
0.007	0.231	1.880	0.645	0.208	0.437
0.002	0.230	1.960	0.657	0.209	0.448
0.036	0.232	1.690	0.568	0.189	0.379
0.060	0.235	1.400	0.490	0.180	0.310
0.119	0.241	0.620	0.276	0.132	0.144
0.068	0.235	1.300	0.456	0.159	0.297
0.100	0.239	0.900	0.360	0.150	0.210
0.058	0.234	1.420	0.494	0.179	0.315
0.009	0.231	1.850	0.635	0.209	0.426
0.001	0.230	1.980	0.660	0.210	0.450
0.000	0.230	2.000	0.660	0.210	0.450
0.109	0.240	0.720	0.311	0.140	0.171
0.070	0.236	1.300	0.450	0.160	0.290
0.041	0.233	1.590	0.557	0.190	0.367
0.073	0.236	1.260	0.437	0.159	0.278
0.034	0.232	1.690	0.574	0.190	0.384
0.102	0.239	0.860	0.355	0.151	0.204
0.017	0.231	1.790	0.613	0.200	0.413
0.030	0.232	1.700	0.590	0.190	0.400
0.044	0.233	1.520	0.536	0.184	0.352
0.052	0.234	1.460	0.511	0.177	0.334
0.018	0.231	1.810	0.613	0.201	0.412
0.020	0.231	1.800	0.610	0.200	0.410
0.074	0.236	1.230	0.434	0.160	0.274
0.016	0.231	1.800	0.614	0.200	0.414
0.090	0.238	1.000	0.370	0.150	0.220
0.066	0.235	1.310	0.468	0.171	0.297
0.082	0.237	1.110	0.403	0.150	0.253
0.098	0.238	0.970	0.365	0.151	0.214
0.033	0.232	1.710	0.579	0.191	0.388
0.087	0.237	1.000	0.383	0.149	0.234
0.059	0.235	1.410	0.491	0.177	0.314
0.029	0.232	1.720	0.592	0.190	0.402
0.105	0.239	0.800	0.330	0.140	0.190
0.071	0.236	1.290	0.448	0.163	0.285
0.023	0.232	1.800	0.606	0.196	0.410
0.088	0.237	1.000	0.379	0.152	0.227
0.013	0.231	1.800	0.619	0.202	0.417
0.101	0.239	0.880	0.357	0.149	0.208
0.057	0.234	1.410	0.496	0.179	0.317
0.097	0.238	0.980	0.367	0.151	0.216
0.039	0.233	1.610	0.563	0.190	0.373
0.019	0.231	1.800	0.612	0.201	0.411
0.077	0.236	1.180	0.424	0.160	0.264
0.107	0.239	0.780	0.324	0.139	0.185
0.056	0.234	1.400	0.499	0.180	0.319
0.040	0.233	1.600	0.560	0.190	0.370
0.022	0.232	1.800	0.607	0.197	0.410
0.049	0.234	1.500	0.523	0.180	0.343
0.042	0.233	1.570	0.549	0.187	0.362
0.038	0.233	1.640	0.565	0.189	0.376
0.072	0.236	1.270	0.443	0.161	0.282
0.095	0.238	1.000	0.370	0.150	0.220
Validation dataset
0.063	0.235	1.350	0.477	0.173	0.304
0.010	0.231	1.800	0.630	0.210	0.420
0.032	0.232	1.700	0.584	0.189	0.395
0.075	0.236	1.200	0.430	0.160	0.270
0.112	0.240	0.710	0.303	0.137	0.166
0.069	0.236	1.300	0.452	0.159	0.293
0.005	0.230	1.900	0.650	0.210	0.440
0.111	0.240	0.700	0.307	0.139	0.168
0.091	0.238	1.000	0.370	0.150	0.220
0.085	0.237	1.000	0.390	0.150	0.240
0.084	0.237	1.100	0.393	0.150	0.243
0.006	0.231	1.880	0.648	0.208	0.440
0.053	0.234	1.430	0.508	0.181	0.327
0.094	0.238	1.000	0.370	0.150	0.220
0.054	0.234	1.410	0.503	0.180	0.323
0.045	0.233	1.500	0.530	0.180	0.350
0.115	0.240	0.700	0.290	0.130	0.160
0.086	0.237	1.000	0.388	0.150	0.238
0.106	0.239	0.790	0.328	0.140	0.188
0.118	0.241	0.650	0.278	0.130	0.148
0.114	0.240	0.710	0.294	0.132	0.162
0.062	0.235	1.370	0.483	0.176	0.307
0.113	0.240	0.710	0.298	0.134	0.164
0.004	0.230	1.930	0.653	0.208	0.445
0.011	0.231	1.800	0.625	0.206	0.419
0.103	0.239	0.840	0.346	0.149	0.197
0.024	0.232	1.800	0.604	0.194	0.410
0.043	0.233	1.550	0.541	0.185	0.356
0.110	0.240	0.700	0.310	0.140	0.170
0.120	0.241	0.600	0.270	0.130	0.140
0.051	0.234	1.480	0.515	0.177	0.338
0.027	0.232	1.770	0.597	0.191	0.406
0.025	0.232	1.800	0.600	0.190	0.410
0.092	0.238	1.000	0.370	0.150	0.220
0.014	0.231	1.810	0.617	0.201	0.416
0.116	0.240	0.690	0.287	0.128	0.159
0.015	0.231	1.800	0.615	0.200	0.415
0.081	0.237	1.120	0.407	0.149	0.258
0.046	0.233	1.500	0.528	0.180	0.348
0.061	0.235	1.380	0.486	0.178	0.308