Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin İnşaat Sektörüne Katkısı: Basınç Dayanımı Tahminlemesi

Autor:	Hamit ERDAL
Jazyk:	English<br />Turkish
Rok vydání:	2015
Předmět:	high performance concrete artificial neural networks support vector machines yüksek performanslı beton yapay sinir ağları destek vektör makineleri Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040
Zdroj:	Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, Vol 21, Iss 3, Pp 109-114 (2015)
Druh dokumentu:	article
ISSN:	1300-7009 2147-5881
DOI:	10.5505/pajes.2014.26121
Popis:	Yüksek performanslı beton (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 (YSA) ve Destek Vektör Makineleri (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.
Databáze:	Directory of Open Access Journals
Externí odkaz:	https://doaj.org/article/6c254e89f6dc4c75b51bc69472adc0af Zobrazit plný text záznamu View record in DOAJ Plný text ve formátu PDF