Contribution of Machine Learning Methods to the Construction Industry: Prediction of Compressive Strength

Authors : Hamit ERDAL

Pages : 109-114

Doi:10.5505/pajes.2014.26121

View : 13 | Download : 8

Publication Date : 2015-07-01

Article Type : Other Papers

Abstract :Yüksek performanslı beton insert ignore into journalissuearticles values(high performance concrete, HPC);’un eksenel basınç dayanımının yüksek doğrulukla tahmini son derece önemli bir konudur. Geçtiğimiz yıllarda, çeşitli gelişmiş modelleme yaklaşımları ve metodolojileri kullanılarak farklı başarı oranları ile HPC basınç dayanımı tahminlemeleri uygulanmıştır. Bu çalışmada farklı karışım oranları kullanılarak HPC’lerin eksenel basınç dayanımının tahmininde uygun bir makine öğrenmesi yöntemi araştırılmıştır. Son yıllarda makine öğrenmesinde oldukça gelişmekte olan Yapay Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); ve Destek Vektör Makineleri insert ignore into journalissuearticles values(DVM);’nin bu tahminde uygulanabilirliği incenmiş ve son derece yüksek tahmin sonuçları elde edilmiştir. Bu çalışmada DVM’lerin tahmin başarısının YSA’lara oranla daha tatmin edici sonuçlar verdiği görülmüştür. DVM yönteminin araştırma laboratuvarları ve beton firmaları tarafından dayanım tahmininde alternatif bir yöntem olarak etkin bir şekilde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.
Keywords : Yüksek performanslı beton, Yapay sinir ağları, Destek vektör makineleri