(untitled) (Development Engineering Conferences Center Articles Database, 2024)
در سال‌های اخیر، در دسترس بودن تکنیک‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و تفسیر رفتار ساختاری سدها مورد استفاده قرار گرفته است. هدف این مقاله نحوه انتخاب یک مدل یادگیری ماشین با دقت و عملکرد مناسب برای پیش‌بینی رفتار سازه‌های سد با در نظر گرفتن داده های جمع آوری شده به مدت 13 سال از ابزارهای موجود در سازه سد است. این امر مستلزم انتخاب چندین روش یادگیری ماشین مانند جنگل‌های تصادفی (RF)، درختان رگرسیون تقویت‌شده (BRT)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، رگرسیون برداری پشتیبانی (SVR) و الگوریتم‌های رگرسیون درخت تصمیم (DTR) است. در این مقاله، با در نظر گرفتن 6 متغیر هدف تعریف‌شده از ابزار دقیق پاندول، رفتار سد با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین انتخابی مدل‌سازی می‌شود. ارزیابی مدل های ساخته شده با استفاده از سه شاخص اندازه‌گیری خطا (MAE، MSE و R2) و تکنیک‌های صحت‌سنجی و راستی آزمایی مدل انجام شده است. بنابراین، در این مقاله کار گسترده‌ای در مورد ارزیابی و صحت‌سنجی مدل‌های مبتنی بر داده برای تجزیه و تحلیل رفتار سد مورد مطالعه ارایه شده است. تکنیک‌های صحت‌سنجی شامل صحت‌سنجی داده‌های تاریخی، صحت‌سنجی پیش‌بینی و رفتار باقیمانده‌ها در طول زمان است. بدین ترتیب، مدل درختان رگرسیون تقویت‌شده (BRT) در فرآنید ارزیابی و صحت‌سنجی مدل، بهترین انطباق و دقت را در بخش‌های یادگیری و پیش‌بینی رفتار سد قوسی مورد مطالعه را داشته است.