Ứng dụng mô hình học máy dự đoán cường độ nén của cọc xi măng đất = Application of machine learning model to predict compressive strength of soil cement piles

Abstract

Nghiên cứu này đã xây dựng 3 mô hình học máy gồm cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và mô hình mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán cường độ chịu nén của cọc xi măng đất. Tổng cộng có 342 kết quả thí nghiệm được thu thập với 8 thông số đầu vào khác nhau bao gồm: Tỉ lệ nước xi măng, hàm lượng xi măng, tuổi bảo dưỡng, loại xi măng được sử dụng, trọng lượng riêng, giới hạn chảy, giới hạn dẻo và chỉ số dẻo. Thông số đầu ra là cường độ nén của mẫu cọc xi măng đất. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình cây quyết định có khả năng dự đoán tất cường độ chịu nén của mẫu cọc xi măng đất trong giai đoạn huấn luyện với giá trị hệ số R là 0.973 giá trị R² là 0.948 và giá trị RMSE là 222.47 kPa. Trong giai đoạn kiểm tra mô hình cây quyết định dự đoán tương đối tốt hơn với giá trị hệ số R là 0.953, giá trị R² là 0.920 và giá trị RMSE là 264.35 kPa. Kết quả phân tích độ nhạy cho thấy loại xi măng, giới hạn dẻo, giới hạn chảy và hàm lượng xi măng là những đặc tính chính ảnh hưởng đến cường độ nén của cọc xi măng đất.