İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Makale detayı · 2021 · article

Zeminlerin Kıvam ve Kompaksiyon Özelliklerinin Tahmininde Rastgele Orman Regresyonu Yönteminin Uygulanabilirliği

Dergi Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
ISSN1308-6693
YÖKSİS OpenAlex Açık erişim · diamond TR Index
Yıl2021
Atıf5OpenAlex
Yüzdelik%58,2
FWCI0,441,00 = dünya ortalaması

Veri kaynağı ayrımı

  • YÖKSİSYÖKSİS makale kaydı
  • YÖKSİS dergi adıMühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
  • OpenAlexOpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)
  • Semantic Scholaratıf sayısı (OpenAlex ile birleştirilmez)

Özet

OpenAlex Türkçe

Bu makalede, yüksek plastisiteli kil zeminlerin kıvam limitleri ve kompaksiyon karakteristikleri arasındaki ilişki basit regresyon ve karar ağaçları tabanlı Rastgele Orman regresyon (RO) yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak analiz edilmesi yoluyla irdelenmiştir. Zeminlerin kompaksiyon parametrelerini oluşturan maksimum kuru birim hacim ağırlık ve optimum su muhtevası değerlerinin doğrudan belirlenmesinde kullanılan standart laboratuvar deneylerin zorluğu ve uzun numune hazırlama-bekleme süreçleri içermesi nedeni ile göreceli olarak daha pratik deneyler kullanılarak bu parametrelerin tahmin edilmesi günümüzde sıklıkla uygulanılan bir yöntemdir. Ayrıca, kıvam limiti deneylerinden likit limit, tüm geoteknik mühendisliği tasarımlarında uygulanan ve tatminkar sonuçlar veren bir deneydir. Bu çalışmada, yüksek plastisiteli kil zeminlere ait literatürde sunulan 387 adet kıvam limiti ve 59 kompaksiyon-kıvam limiti test çiftinin kullanılması ile oluşturulan bir veri tabanı kullanılarak iki aşamalı bir tahmin süreci yürütülmüştür. Birinci aşamada plastisite indisinin doğrudan likit limit değerinden, ikinci aşamada ise kompaksiyon parametrelerinin plastisite indisinden tahmin olasılığı araştırılmıştır. Aynı zamanda, laboratuvar deneylerinden elde edilen gerçek verilerin tutarsızlık durumları ve bu verilerin belirli bir eğilim izlememesi sebebi ile genel regresyon çalışmalarında oluşan doğruluk oranı düşüklüğüne dikkat çekilerek, bu doğruluk oranlarının Rastgele Orman regresyonu yöntemi ile nasıl yükseltilebileceği de incelenmektedir. Sonuçlarda, Rastgele Orman regresyonu yönteminin yüksek plastisiteli kil zeminlerin kıvam ve kompaksiyon özelliklerinin tahmininde başarılı olduğu ve kullanılabilir nitelikte sonuçlar sunduğu gösterilmektedir.

Konular

Atıflar

OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.

5atıfOpenAlex · cited_by_count (önbellek / veritabanı)

Yerel katalogda bu makaleye atıf yapan 5 yayın (OpenAlex referans eşleşmesi; tam dünya listesi değildir).

  1. 2023 Investigation of ensemble methods in terms of statistics: TIMMS 2019 exampleAtıf 3 · OpenAlex
  2. 2026 Prediction of Consistency Properties of Fine-Grained Soils with Using Machine Learning MethodsAtıf 1 · OpenAlex
  3. 2024 A Machine Learning Regression Analysis Application: Smart Device PriceAtıf 1 · OpenAlex
  4. 2025 Comparison of The Performance of Machine Learning Methods for Solar Energy Power PredictionAtıf 0 · OpenAlex
  5. 2021 Düşük Plastisiteli Killi Zeminlerin Kıvam Özelliklerinin Tahmininde Rastgele Orman YöntemiAtıf 0 · OpenAlex

Yazarlar

3
  1. SAİD ENES NURAY 1
  2. HAZAL BERRAK GENÇDAL 2
  3. ZÜLAL AKBAY ARAMA İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ-CERRAHPAŞA 3