Destek vektör regresyonu yaklaşımı ile istinat duvarı tasarım parametrelerinin belirlenmesi

Abstract

Bir istinat duvarında kritik kayma yüzeyinin yeri (αcr), sismik aktif toprak itkisinin büyüklüğü (Pae) ve etki mesafesi (zae); arka dolgu zeminin özellikleri, yükleme durumu ve problem geometrisi ile alakalı birçok parametreden etkilenmektedir. Son yıllarda, bunun gibi çok sayıda girdi ve çıktı değişkenine sahip mühendislik problemlerinde, Destek Vektör (Makine) Regresyonu (DVR) gibi güçlü öğrenme algoritmalarının parametreler arasındaki regresyon ilişkilerini ortaya çıkarılmasında kullanılmasıyla kompleks hesap adımlarını izlemeden bilinmesi gereken tasarım parametrelerinin tahmini üzerinde durulmaktadır. Bu çalışmada DVR ile, parametrik olarak üretilen 119393 veri içeren büyük hacimli bir data kümesinden 11 adet girdi parametresi ve 3 adet çıktı parametresi arasındaki en iyi regresyon ilişkileri, 2 farklı örnekleme tekniği, 6 değişik çekirdek fonksiyonunun kullanılmasıyla ile ortaya çıkarılmıştır. Pae için kübik fonksiyon, αcr ve zae için medium gauss fonksiyon en iyi DVR modellerini oluşturmuşlardır. Model tahminlerinin gerçek değerden sapmaları sırasıyla ±20 kN/m2, ±8º ve ±0,15 m gibi bir değişim bandı içinde yer almıştır. Bununla birlikte örnekleme yöntemlerinin modellerin öngörü performansı üzerinde etkisi hemen hemen hiç olmamıştır. DVR modellerin doğrulanması, 4374 adet veri barındıran yeni bir data seti ile literatürdeki başka bir çalışmanın sonuçları ile istatistiksel olarak karşılaştırılması suretiyle gerçekleştirilmiştir. Burada, DVR modeller en başarılı tahmin performansını Pae ve αcr için sergilemişlerdir. Bununla birlikte zae için yapılan DVR öngörülerinin göreceli olarak bir parça zayıf kaldığı gözlense de halen istatistiksel olarak kabul edilebilir seviyededir.