STOCHASTIC OPTIMIZATION OF EXPANDED POLYSTYRENE SIZE AND PROPORTION IN CONCRETE USING MACHINE LEARNING

Аңдатпа

Бұл мақалада бетон құрамына кеңейтілген полистиролды (EPS) енгізудің әсерін болжау бойынша машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалану арқылы жүргізілген зерттеу ұсынылған. Халықаралық беделді журналдардан алынған 125 үлгіден тұратын деректер жиынтығы Python құралдарының көмегімен талданды. Зерттеудің негізгі мақсаты – бетон қоспаларындағы EPS түйіршіктерінің көлемі мен мөлшерін 28 тәуліктік сығылу беріктігін төмендетпей оңтайландыруға арналған сенімді алгоритмді әзірлеу. Gradient Boosting Regression, Random Forest Regression және XGBoost модельдері қолданылып, MAE, MSE, RMSE және R² көрсеткіштері бойынша бағаланды, соның негізінде ең үздік болжамдық модель таңдалды. Жаңадан жасалған алгоритмге сүйене отырып, тәжірибелік сынақ жүргізілді және алынған нәтижелер болжанған мәндермен жоғары сәйкестік көрсетті, тек аздаған айырмашылықтар байқалды. Зерттеу EPS түйіршіктері мен бетонның басқа компоненттерінің өзара әрекеттесуін тереңірек түсіну үшін қосымша тәжірибелік зерттеулер жүргізуді ұсынады. Сондай-ақ, бетон құрамын жобалауда EPS-ті тиімді біріктіру үшін пәнаралық тәсілдердің және тәуекелді азайту стратегияларының маңыздылығы атап өтіледі.