Kütahya şehir merkezindeki zeminlerin yapay sinir ağı ile sınıflandırılmasına dair ön çalışma

Authors : Ersel Göz, Yunus Emre Yağan, Ali Samet Öngen

Pages : 1-8

View : 76 | Download : 36

Publication Date : 2025-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Zemin sınıflaması, jeoloji ve inşaat mühendisliğinde özellikle jeoteknik projelerde önemli bir konudur. Önceki zemin sınıflandırma çalışmaları, zeminleri tanımlamak için klasik yöntemleri kullanmaktadır. Ancak klasik yöntemler zaman kaybına ve bazen hatalı zemin tanımlamalarına yol açabilmektedir. Bu çalışmada Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılarak bu sorunu çözmek amaçlanmıştır. Çalışmada Kütahya şehir merkezinden toplanan 72 adet zemin örneğini dört farklı zemin sınıfına ayırmak için sınıflandırıcı bir YSA modeli önerilmiştir. Önerilen YSA, ileri beslemeli üç katmanlı bir örüntü tanıma ve sınıflandırma ağıdır. YSA’nın ilk katmanı girdi katmanı, ikinci katmanı gizli katman ve üçüncü katmanı çıktı katmanıdır. Girdi katmanı, giriş elemanları olarak beş zemin özelliğinden meydana gelmektedir: çakıl, kum, kil+silt, likit limit ve plastisite indisi. Gizli katmanda dokuz nöron bulunmaktadır ve gizli katmandaki nöronlarda tanjant hiperbolik aktivasyon fonksiyonları kullanılmıştır. YSA çıkışı, zemin örneklerini, düşük plastisiteli kil, yüksek plastisiteli kil, killi kum, killi çakıl olmak üzere dört farklı sınıfa ayırmak için dört elemanlı olarak tasarlanmıştır ve bu nedenle çıkış katmanında dört nöron bulunmaktadır. Çıkış katmanında Softmax aktivasyon fonksiyonları kullanılmıştır. Sonuçları değerlendirmek ve analiz etmek için kullanılan Karışıklık Matrislerine göre, önerilen sınıflandırıcı YSA %98,6’lık bir sınıflandırma performansına sahiptir. Bu sonuç, önerilen sınıflandırıcı YSA’nın zeminleri tanımlamada kullanışlı olduğunu ve kentsel alanlarda planlama ve geliştirme için değerli bilgiler verdiğini göstermektedir.
Keywords : Yapay sinir ağları, Kütahya, Makine öğrenmesi, Zemin Sınıflama

ORIGINAL ARTICLE URL