Kohezyonlu zeminlerde net limit basınç ve deformasyon modülünün makine öğrenimi temelli modeller kullanılarak tahmin edilmesi

Authors : Nurgül GÜLTEKİN, Ayhan DOĞAN

Pages : 1025-1033

Doi:10.28948/ngumuh.1155568

View : 8 | Download : 7

Publication Date : 2022-10-14

Article Type : Research Paper

Abstract :Makine öğrenimi temelli yöntemler son dönemlerde özellikle mühendislik uygulamalarında geniş bir alan bulmuştur. Çalışma kapsamında kohezyonlu birimlerde gerçekleştirilmiş arazi ve laboratuvar deneylerinden elde edilen veriler kullanılarak net limit basınç insert ignore into journalissuearticles values(PLN); ve deformasyon modülü insert ignore into journalissuearticles values(E); değerleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla; Regresyon Ağaçları insert ignore into journalissuearticles values(RA);, Destek Vektör Makineleri insert ignore into journalissuearticles values(DVM);, Gauss Süreç Regresyonu insert ignore into journalissuearticles values(GSR); olmak üzere üç farklı makine öğrenimi yöntemi kullanılmıştır. Düzeltilmiş SPT insert ignore into journalissuearticles values(SPT-Ninsert ignore into journalissuearticles values(60););, likit limit insert ignore into journalissuearticles values(%LL);, plastisite indeksi insert ignore into journalissuearticles values(%PI); ve birim hacim ağırlık insert ignore into journalissuearticles values(BHA); verileri modellerin girdi parametrelerini oluşturmaktadır. Her bir model için üç makine öğrenimi yöntemi de uygulanmıştır. Buna göre; çalışma kapsamında DVM ve GSR yöntemleri RA yöntemine göre daha yüksek tahmin performansı göstermiştir. PLN’nin ve E’nin tahmin edilmesine yönelik oluşturulan modeller karşılaştırıldığında ise; PLN’nin tahmin performansı daha yüksek çıkmıştır. Sonuç olarak; üç farklı makine öğrenimi yönteminin de PLN’nin ve E’nin tahmininde kullanılabileceği, özellikle arazi çalışmalarının yüksek maliyetli olduğu, örnekleme çalışmalarının güçlüğü gibi durumlarda temsil kabiliyetinin yüksek olduğu sonucuna varılmıştır.
Keywords : Net limit basınç, Deformasyon modülü, Regresyon ağaçları, Destek vektör makineleri, Gauss süreç regresyonu