- Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Vol: 21 Issue: 3
- Contribution of Machine Learning Methods to the Construction Industry: Prediction of Compressive Str...
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 : 6 | Download : 4
Publication Date : 2015-07-01
Article Type : Other
Abstract :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.Keywords : Yüksek performanslı beton, Yapay sinir ağları, Destek vektör makineleri