Düşük plastisiteli killi zeminlerin kıvam özelliklerinin tahmininde rastgele orman yöntemi
View/ Open
Access
info:eu-repo/semantics/openAccessDate
30.06.2021Author
Akbay Arama, ZülalKarakaş, Seyidcem
Nuray, Said Enes
Alten, Oğuzhan
Akın, Muhammed Selahaddin
Gençdal, Hazal Berrak
Metadata
Show full item recordCitation
Akbay Arama, Z. , Karakaş, S. , Nuray, S. E. , Alten, O. , Akın, M. S. & Gençdal, H. B. (2021). Düşük Plastisiteli Killi Zeminlerin Kıvam Özelliklerinin Tahmininde Rastgele Orman Yöntemi . Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi , 21 (3) , 668-680 . DOI: 10.35414/akufemubid.856192Abstract
Bu çalışma kapsamında, düşük plastisiteli killi zeminlerin kıvam özelliklerinin tahmininde Rastgele Orman yönteminin uygulanabilirliği değerlendirilmiştir. Bu amaçla, Birleştirilmiş Zemin Sınıflandırma Sistemi’ne göre düşük plastisiteli kil sınıfında yer alan 665 adet zeminin likit, plastik limit ve su muhtevası deney sonuçları derlenerek bir veri seti oluşturulmuştur. Python yazılımı kullanılarak yapılan tek ve çok değişkenli regresyon analizlerinde likit limit, derinlik, su muhtevası ve doğal birim hacim ağırlığı değerleri bireysel veya gruplar halinde girdi parametreleri olarak değerlendirilmiş ve plastisite indisi tahminindeki etkinlikleri araştırılmıştır. Aynı zamanda, laboratuvar verilerinin tutarsızlık durumları veya belirli bir eğilim izlememesi sebebi ile ortaya çıkan tahmin oranı azalmasına dikkat çekilerek, bu oranlarının Rastgele Orman yöntemi ile nasıl yükseltilebileceği konusu da incelenmiştir. Sonuçlar, Rastgele Orman yönteminin düşük plastisiteli kil zeminlerin plastisite indisi değerinin tahmininde kullanılabilir nitelikte olduğunu göstermektedir. Within the scope of this study, the applicability of the Random Forest Method in the prediction process of the consistency properties of low plastic clayey soils was evaluated. For this purpose, a data set was created by compiling the liquid limit, plastic limit, and water content test results of 665 soils. These soils were classified as low plastic clayey soils according to the Unified Soil Classification System. Univariate and multivariate regression analyzes were performed using Python software. The liquid limit, depth, water content, and natural unit weight values were evaluated individually or in groups as input parameters and their effectiveness in plasticity index estimation was investigated. At the same time, by drawing attention to the decrease in the estimation rate caused by the inconsistency of the laboratory data or not following a certain trend, the issue of how these rates can be increased by the Random Forest method was also examined. Consequently, it is shown that the Random Forest method can be used for the estimation of the consistency properties of low plastic clayey soils.
Anahtar Kelimeler
Source
Fen ve Mühendislik Bilimleri DergisiVolume
21Issue
3URI
https://dergipark.org.tr/tr/pub/akufemubid/issue/64196/856192https://hdl.handle.net/11630/10587
Collections
- Cilt 21 : Sayı 3 [25]