对性能影响的数据分割的机器学习模型预测土壤的抗剪强度

文摘

本研究的主要目的是评估和比较不同的机器学习(ML)算法的性能,即人工神经网络(ANN),极端学习机(ELM),和提高树(提高)算法,考虑各种培训的影响在预测土壤抗剪强度测试比率,一个最重要的岩土工程性质在土木工程设计和施工。对于这个目标,一个数据库从长范围内收集的538份土壤样本1电厂项目,越南,是利用生成的数据集建模过程。不同的比率(即。,10/90, 20/80, 30/70, 40/60, 50/50, 60/40, 70/30, 80/20, and 90/10) were used to divide the datasets into the training and testing datasets for the performance assessment of models. Popular statistical indicators, such as Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and Correlation Coefficient (R),是用来评估模型的预测能力在不同的训练和测试比率。此外,蒙特卡罗模拟是同时进行评估提出的性能模型,考虑到随机抽样效果。结果表明,尽管所有三毫升模型表现良好,安最准确,统计1000年之后蒙特卡罗模拟(平均稳定模型R= 0.9348)与其他模型相比,如提高(的意思R= 0.9192)和榆树的意思R= 0.8703)。调查的性能模型表明,毫升的预测能力模型极大地影响了培训/测试比率,70/30的一个模型的最佳性能。本文提供简明,结果显示数据集的有效方式选择合适的比率和最好的ML模型准确地预测土壤抗剪强度,这将有助于建设项目的设计和工程阶段。

1。介绍

土壤是一个至关重要的材料在土木工程,因为大多数的结构是建立在土壤地面1]。地面的失败和崩溃的建筑往往是与土壤抗剪强度有关。在不同的加载条件下,土壤抗剪强度,剪切强度,取决于凝聚力,颗粒之间的摩擦,联锁(1]。土壤的力学性质很复杂因为土壤通常含有不同粒径、含水量高,大孔隙(1]。土壤抗剪强度是由土壤矿物学等基本参数,上覆岩层压力、含水量、密度、和空白。通常,土壤抗剪强度的计算方法是通过确定有效应力和土壤参数,如内摩擦角和凝聚力1,2]。这些土壤参数可以确定在现场标准贯入试验(SPT)或剪切叶片测试实验室进行直剪试验,环剪试验、三轴试验和无侧限抗压强度3,4]。这些测试是耗时的,涉及很多成本进行测试的一个重要数量的样本。

在过去的几十年里,许多研究人员试图改善和寻找替代方法来确定土的抗剪强度3,5- - - - - -10]。南et al。11)使用多级直接剪切试验确定不饱和,饱和土的抗剪强度。这种方法可以减少一些缺点常规直剪试验和结果精度高。除此之外,许多研究人员试图建立土壤指标之间的关系,如粘土分数、液限、塑性极限,和粘土矿物学9,12]。同时,许多已经努力评估土壤通过其他土壤的抗剪强度参数,如建立一个吸入和抗剪强度之间的相关性10,13]。此外,介绍了几种传统的程序来估计土壤的抗剪强度、含水量之间的关系和吸入被作为一种工具在非饱和土抗剪强度的预测过程6,14- - - - - -16]。另一个努力进行了估算土壤抗剪强度通过原位剪切波速(16- - - - - -18]。总的来说,传统和传统技术具有一些缺点和局限性,如限制在使用基本的土壤参数或考虑小范围的土壤。作为一个例子,卡亚(2)表明,经验公式,提出了赖特(19),只是局限于土壤含有粘土分数高于50%。

在最近的一次,机器学习(ML)技术已经发展迅速并成功地应用于许多领域的土木工程(20.- - - - - -27和地球科学28- - - - - -31日),包括滑坡敏感性等岩土工程(32- - - - - -41和土壤参数的估计42- - - - - -47)包括土壤的抗剪强度(47- - - - - -52]。在达斯等人的工作。53),作者成功地应用人工神经网络(ANN)估算残余摩擦角的热带土壤在指定区域。除此之外,它是发现,支持向量机(SVM)显示出更好的性能比安估计土壤使用基本的土壤的抗剪强度参数,如液限、塑性极限和粘土分数。在另一个工作,Besalatpour et al。54)表明,Adaptive-Network-based模糊推理系统(简称ANFIS)和ANN模型有更高的能力比传统的回归方法。在另一项研究中,三个新的优化技术,即,蜻蜓算法(DA),入侵杂草优化(硫磺岛),和鲸鱼优化算法(WOA),被用来优化一个ANN结构的重量和偏见在估计土壤的抗剪强度50),注意到学习误差明显降低。因此,IWO-ANN混合算法被发现有前途的模型,而不是传统的方法在解决土壤抗剪强度的问题。此外,Moayedi et al。49)四个neural-metaheuristic模型用于估算土壤的抗剪强度,指出樽海鞘群Algorithm-Multilayer感知器(SSA-MLP)模型是一个潜在的替代方法估算土壤抗剪强度。一般来说,毫升技术与传统方法相比显著提高预测能力。

尽管显著增长的ML算法在土壤学中的应用研究,令人惊讶的是这些建议致力于调查下的性能评估的因素在模型开发阶段。这些因素可能会分裂的选择数据,抽样技术的选择,或ML算法。例如,研究毫升技术在数字土壤制图的比较发现,样本设计和模型选择显著影响输出(55]。关于数据分割,数据样本通常是分为两个数据集,包括模型训练的训练集和测试集进行模型验证。许多研究人员提出了一个70/30或80/20的比例(培训/测试设备)生产数据集在滑坡敏感性问题56- - - - - -61年]。对于研究使用ML算法估计土的残余强度,以前作品主要应用比例的70/30,80/20,90/10(培训/测试)生成数据集(22,43,47- - - - - -49,51- - - - - -53]。最近,范教授等。47)进行了一项研究估计土壤的抗剪强度在不同训练数据集的大小从30%到90%使用随机森林(RF)算法。这项研究表明,训练数据集的大小的增加提高了训练性能,使模型更稳定。测试性能,增加训练集的规模从30%到80%还可以提高检测性能。然而,当训练规模从80%上升到90%,相反的趋势被发现在测试性能。一般来说,训练集的大小有重要影响的预测能力毫升模型(62年]。

本研究的主要目的是评估毫升的性能模型考虑不同比率的土壤数据分解对土壤抗剪强度的预测。在这个研究中,三个毫升技术,即安,极端学习机(ELM)和增强算法,采用基于不同分割比率的估算土壤抗剪强度训练和测试阶段的输入数据。本研究的主要区别与以前发表的作品是第一次分裂的影响策略的训练和测试数据集用于毫升模型研究来预测土壤抗剪强度。使用标准的统计结果评估措施,即平均绝对误差(MAE)、相关系数(R),根均方误差(RMSE),选择最好的模型在预测土壤抗剪强度,研究不同比例的影响的训练和测试数据的性能模型。

2。的研究意义

毫升,包括先进的基于软计算技术,已成功开发和应用,有效地解决很多现实问题(63年- - - - - -68年]。毫升的主要优势是它可以无限量主观分析数据并给出可靠的结果和评估(69年]。然而,它的性能极大地依赖于数据的质量和使用数据的策略70年- - - - - -72年]。因此,评估数据分割毫升的影响模型的性能有很高的意义,从而铺平了道路如何选择一个合适的数据分割为更好ML-based建模。在这项研究中,我们选择了三种流行的ML模型,即安,榆树,和提高了建模。此外,我们选择一个研究问题,对土壤抗剪强度的预测,“这是一个重要的岩土工程任务(43,46,47,73年]。这将有助于建设工程师和管理人员可以快速、准确地预测土壤抗剪强度,可用于建设项目的设计和验证。

3所示。数据使用

土壤调查数据的长富1电厂项目,位于Soc Trang省,越南(经度9°59′07.3“106°04′N和纬度48.0”E),在这项研究中用于毫升的发展模式。这个电厂的建设开始于2015年6月,反映出关键项目在越南政府的2011 - 2020年国家电力发展规划(73年]。538份土壤样本的数据库被用来构建训练和测试数据集。土壤粘粒含量等参数(%),孔隙比、含水量(%),液限(%),塑性极限(%),和比重作为输入变量,而土壤抗剪强度(公斤/厘米²)由Undrain下的直剪试验和松散(UU)计划作为输出变量。

输入变量的统计分析表明,样本,粘土含量不同,从0到65(%),塑性极限从15到35(%),液限从20到65(%),比重从2.6到2.7,孔隙比从0.5到1.0(数字1(一)- - - - - -1 (g)),而输出变量变化从0.45到0.7(公斤/厘米²)(图1 (g))。

考虑到不同范围的变量(图1),这些值按比例缩小的范围[0,1],以避免意外的跳跃在数据集用于建模,减少波动。

4所示。方法

4.1。人工神经网络(ANN)

安被称为流行的和强大的机器学习技术(计算模型)74年,75年),基于生物神经网络的结构和功能:人类大脑的神经系统(20.,76年- - - - - -78年]。这种方法已被成功地用于土木工程在解决各种各样的问题,包括岩土工程问题。安法用于识别输入和输出神经元之间的关系在两个线性和非线性模式(21,22,79年]。因此,安能做出决定通过分析模式和关系在数据本身(2,43,80年]。在这项研究中,一个多层感知器神经网络,一个受欢迎的安(81年),采用回归方法估算土壤抗剪强度。

4.2。提高树(提高)

提高(树)是一个混合的方法,结合决策树和促进方法。在这个ensemble-type方法,决策树是用来连接输入和输出变量通过递归双分离,而采用提升方法把许多单个模型改善混合模型的性能(82年]。提高的方法,基于树技术的优点,能够克服独家树模型的缺点,因为以下的原因。首先,这个整体可以选择一个合适的变量匹配适当的功能。其次,它适用于各种类型的数据使用随机增加,最后,这个方法可以减轻通过模型平均偏差和方差(83年]。

4.3。极限学习机(ELM)

首先提出了榆树黄等。84年,85年),这是一个现代算法和使用作为一个隐层前馈神经网络(SLFN) [86年]。榆树算法产生更好的性能而言,学习的速度与传统的算法相比,例如,反向传播和最小二乘支持向量机(61年,84年,87年]。榆树的主要目的是让最小的准则的权重最小的训练误差可以达到优化模型的性能。榆树算法的详细描述可在发表论文(84年,88年- - - - - -90年]。

4.4。蒙特卡罗方法

蒙特卡罗方法被广泛引入到解决问题相关的可变性输入参数在各个领域,包括岩土工程(45,91年,92年]。蒙特卡罗方法是一种广泛的计算算法依赖于重复随机抽样过程获得计算结果。基本上,这种技术可以生产高计算能力,据统计,在数据的关系为线性和非线性问题(45,91年]。蒙特卡罗技术是实现通过重复随机输入变量基于概率密度的分布,并通过一个模拟输出相应的计算模型(93年,94年]。蒙特卡罗方法的概念包括以下:(i)变化的输入参数可以完全由预定的传播模型和(2)敏感性分析的输入可以评估使用统计分析的输出结果。

4.5。绩效评估标准

摘要标准统计的措施,即均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE)和相关系数(R),被用来比较和验证毫升的性能模型47,95年]。一般来说,RMSE是均方估计与实际值之间的差异,而美是错误的平均振幅。的RMSE值低,美意味着更高的模型的预测能力。除此之外,R是用来评估的预测和实际值的相关土壤抗剪强度。的值R−1和+ 1之间,绝对的值R接近1意味着更高的预测能力。这些指标可以使用以下公式计算45,96年]: 在哪里y_{细胞色素氧化酶}和代表的输出值我th和相应的输出样本平均值计算毫升模型,分别;y_aci和表示的测量值我分别th样品和测量的平均值;和n表明样品的总数。

5。结果和分析

在本节中,提出了土壤抗剪强度的预测结果使用各种毫升模型(安,榆树,和提高了)。在建模、粘土含量、孔隙比、含水量、液限、塑性极限,和比重被认为是作为输入变量,而土壤抗剪强度被认为是作为输出变量。作为第一步,训练和测试的影响比ML的性能模型,其次是随机抽样的研究影响毫升的性能模型,最后,比较不同的ML模式执行。

5.1。影响不同的培训和测试比率毫升的性能模型

评估不同比率的影响在ML的性能模型,ANN模型用于选择最佳train-to-test比土壤抗剪强度的估计。使用安执行这项研究中,六个参数(表1)选择使用试验和错误测试训练模型。数据集分成两部分,不同的比率:10:90年,20:80年,30日:70年,40:60、50:50,60:40,70:30,80:20,90:10火车/测试。基本上,一个训练数据集被用来构建模型,而测试数据集被用来评估模型的预测能力。最后,安的性能模型在不同ratio-based训练和测试数据集使用各种统计指标评估,如图2。

可以看出,随着训练数据集的数据数量的增加,错误(RMSE和梅)ANN模型的增加,和RANN模型的价值下降,显示安(减少数据的准确性2(一个),2 (c),2 (e))。相比之下,随着数据的测试数据集数量的增加,安的错误(RMSE和梅)下降,和R值增加,反映出安(数据准确性的提高2 (b),2 (d),2 (f))。它可以被观察到的性能ANN模型训练和测试数据集是最好的培训/测试比率为70/30,基于值均值,标准差,和分位数水平的三个标准。

5.2。随机抽样对安的性能的影响

验证随机抽样对ML的性能模型,使用ANN模型和训练不同的培训/测试比率使用蒙特卡罗模拟。在这个过程中,1000年的模拟进行了验证统计模型的收敛性,如图3。可以看出,RMSE和梅值稳定在10%的平均值只有10个迭代,而这些值稳定在5%平均20蒙特卡罗迭代。此外,的值R在统计学上稳定在2%平均8迭代和1%平均从50迭代。

此外,该分析的概率密度R、RMSE美价值观也进行了研究随机抽样对ANN模型(图的性能的影响4)。它可以被观察到的概率密度的分布R、RMSE和梅值是不同的在不同的培训/测试比率。

一般来说,它可以表示,ANN模型的性能敏感数据的随机选择的数据集用于训练和验证模型。在这项研究中,超过700的ANN模型融合蒙特卡罗模拟,发现train-to-test比70:30毫升建模的最佳选择。

5.3。验证和比较不同的ML模式

三个毫升模型(即的验证和比较。,安,榆树,和提高了) were conducted using the best ratio of 70/30 of training and testing datasets. The ANN was trained with the parameters provided in Table1,而榆树训练与网络由一个输入层神经元(6),一个隐藏层神经元(8),和一个输出神经元(1)。对于增强算法,最小叶大小为8,学习的周期数是20,学习速率被设定为0.1。的值R、RMSE和梅的模型使用的测试数据集数据所示4- - - - - -6。RMSE指标的基础上,它可以观察到,RMSE ANN模型的范围从0.05到0.1,而这个值范围从0.08到0.125左右为榆树模型提高了算法和从0.07到0.3在1000年蒙特卡洛模拟(图5)。关于美指标,可以看出美ANN模型的范围从0.04到0.07,而这个值从0.06到0.09不等提振模型,从0.075到0.25的榆树1000蒙特卡罗模拟(图模型6)。而言,R指标,ANN模型了R值从0.95到0.97,从0.88到0.95,增加了模型,从0.62到0.95的榆树模型(图7)。通常根据这些结果,可以看到,ANN模型得到最低的误差值(RMSE和MAE)和最高R值与其它模型(增加和榆树)相比,而EML最不稳定的RMSE值,美,R。榆树也得到了最高的价值观错误和最低的值R超过1000的蒙特卡罗模拟。总结的主要提出了三种方法在表的结果2。总的来说,它可以表示,ANN模型是最好的和最稳定的模型与其他模型相比(增加和榆树)对土壤抗剪强度的预测。

6。讨论

毫升模型被称为先进技术和方法快速、准确预测现实世界的问题。这些模型,基于客观的计算算法,可以处理复杂的输入和输出变量之间的关系97年]。然而,观察到毫升模型相当敏感数据的质量和使用方法的建模过程,特别是用于划分数据集比例模型训练和验证毫升(98年]。在这项研究中,这个问题是通过调查分析培训/测试比率的影响在三个不同的性能受欢迎的ML模型,即安,EML,和提高预测土壤抗剪强度。

总的来说,结果表明,ML模型的性能显著改变在不同培训/测试比率。结果表明,70/30的培训/测试比率是最合适的一毫升模型训练和验证。这一发现与其他出版作品,如范教授等。99年),研究了不同培训/测试比率和验证各种毫升模型(逻辑回归支持向量机,安,和Naıve贝叶斯)滑坡空间预测和证明,70/30是最好的培训/测试比ML模型的最佳性能。其他的研究和研究还证实本研究的发现One hundred.- - - - - -105年]。此外,还注意到,当训练数据集的数据的比例增加,模型的错误(RMSE和梅)的增加,和R值降低。因此,增加的数据(或样本)在训练数据集可能有负面影响应用模型的预测精度和难度。

此外,验证和比较结果表明,所有的ML模型表现良好,但安是最好的土壤抗剪强度的预测模型。它可以表示,ANN模型已经重申了最好的单一毫升模型解决大多数实际问题(106年,107年]。安有几个优点与其他毫升模型相比,如(i)从数据中提取必要的处理信息能力的分析和预测,(2)数据的泛化能力,(3)能够正确处理信息,只有大致类似于最初的训练数据,及其基本特征(iv)和非线性相关,容错,独立的假设,和普遍性。因此,ANN算法尤其合理的极其复杂的数据。最后但并非最不重要,安是一种自适应算法,这样可以更有效的学习过程(108年,109年]。因此,它可以表示,安是最好的预测土壤抗剪强度的预测。

7所示。结论

土壤抗剪强度是最重要的岩土工程特性用于设计和构建土木工程结构和建筑。这个参数预测中使用先进的ML模式可以帮助节省时间和降低建设工程成本。在这项研究中,三种流行的ML模型,包括安,榆树,提振,是应用和预测土壤抗剪强度相比使用数据库收集从长福和1电厂项目,越南。此外,这些模型的性能也调查的影响下不同的训练和测试比率超过1000的蒙特卡罗模拟。

验证和比较结果表明,甚至所有的模型的性能很好,安的性能是最好的与其他模型相比。它也可以观察到的性能模型显著变化在不同的训练和测试比率用于培训和验证模型。基于统计分析,70/30的比例进行训练和测试数据集被认为是最好的训练比例和验证模型。此外,蒙特卡罗模拟表明,模型的性能是不同的在超过1000个模拟随机抽样效果。安被发现是最好的和最稳定的方法在输入空间的可变性。

简而言之,土木工程师可以使用这项研究的结果快速、准确预测土壤抗剪强度的设计目的,例如,道路、桥梁、挡土墙等岩土工程和土木结构。虽然在这项研究中使用的一组数据是充分发展的ML模式,建议这些毫升模型应与各种应用和验证数据在不同地区更好的理由和验证。然而,注意到这些应用模型视为黑盒模型和不提供工程师的计算方程;GMDH,因此,等毫升模型实施EPR,提供的方程,可以被认为是未来的应用和比较。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究是由交通运输部,项目题为“建设大数据和发展机器学习模型与优化集成技术对土壤抗剪强度参数的预测交通建设项目”资助下不。DT 203029。

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