Bu sayfa ne yapıyor
Sayfa iki katmandan oluşuyor ve ikisini karıştırmamak önemli. Üstteki katman
istatistiksel: makine öğrenmesi modeli karışımdan bir dayanım
ortalaması tahmin ediyor. Alttaki katman kuralcı: TS EN 206-1'in
Çizelge 14 uygunluk kriteri ve Çizelge F.1 sınır değerleri, tahmin üzerinde deterministik
olarak işletiliyor. Bir tahmini doğrudan beton sınıfı saymak yaygın bir hata; sınıf
karakteristik dayanımla tanımlı, ortalamayla değil.
Model, 1030 gerçek beton numunesinin karışım oranları ve kırım sonuçlarıyla eğitildi.
Girdiler bir metreküp betona giren malzeme miktarları ve numunenin yaşı. Çıktı, o
numunenin basınç dayanımı.
Doğrusal regresyon bu işte 0.63'te kaldı, çünkü beton doğrusal davranmıyor: çimentoyu iki
katına çıkarmak dayanımı iki katına çıkarmıyor. Polinom regresyon 0.78'e, random forest ise
0.89'a ulaştı.
Reçeteye bir de su/çimento oranı eklendi. Bu sütun veride hazır durmuyor, sudan ve
çimentodan hesaplanıyor. Tek başına suyun dayanımla ilişkisi zayıfken (-0.29), oranın
ilişkisi belirgin şekilde güçlü (-0.50). Şantiyede yıllardır konuşulan şeyin veriye
yansıması bu.
Yukarıdaki eğri, aynı karışımın farklı yaşlarda modele sorulmasıyla çiziliyor. Eğrinin yer
yer düzleşmesi ya da hafif geri gitmesi betonun davranışı değil, modelin davranışı: random
forest basamaklı tahmin üretir ve veride az örneği olan yaşlarda emin olamaz.
Test seti başarımı
0.89R² (random forest)
5.2RMSE (MPa)
0.78R² (polinom)
0.63R² (doğrusal)
Modelin daha önce görmediği 206 numunede test edildi. Ortalama sapması 5.2 MPa, yani C25
ile C30 arasındaki fark kadar. Bir ön fikir verir, numune kırımının yerini tutmaz.