AI Summary & Key Takeaways
AI InsightConsequently, it is shown that the Random Forest method can beused for the estimation of the consistency properties of low plastic clayey soils.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Within the scope of this study, the applicability of the Random Forest Method in the prediction processof the consistency properties of low plastic clayey soils was evaluated. For this purpose, a data set wascreated by compiling the liquid limit, plastic limit, and water content test results of 665 soils. These soilswere classified as low plastic clayey soils according to the Unified Soil Classification System. Univariateand 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 inputparameters and their effectiveness in plasticity index estimation was investigated. At the same time, bydrawing attention to the decrease in the estimation rate caused by the inconsistency of the laboratorydata or not following a certain trend, the issue of how these rates can be increased by the RandomForest method was also examined. Consequently, it is shown that the Random Forest method can beused for the estimation of the consistency properties of low plastic clayey soils.
Özet
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 muhtevasıdeney 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.