Direct Shear Strength Prediction for Precast Concrete Joints Using the Machine Learning Method
Notice bibliographique
Résumé
Precast segmental concrete beams (PSCBs) are being increasingly applied in bridges worldwide benefitting from the advantages of accelerated bridge construction. It is of importance to accurately predict the direct shear strength (DSS) of precast concrete joints (PCJs) for ensuring the safe structural design of PSCBs. However, existing prediction models of PCJs’ DSS are deemed inaccurate and unreliable when numerous parameters are varied in wide ranges. This study aims to establish an accurate and reliable prediction model for PCJs’ DSS using a machine learning algorithm called support vector regression (SVR). A PCJs’ DSS database of 304 test results with 23 input parameters was assembled from the literature. A model training procedure was conducted through stratified train-test split, feature scaling, feature selection, and two-step grid-search hyperparameter tuning. A new correlation matrix–based feature selection method was proposed, and three SVR models with different feature combinations were trained for validating the selection method. The trained SVR models were experimentally validated and compared with six existing mechanical models through two groups of performance indicators. A reasonable interpretation for the SVR model with the selected features in the proposed selection method was done using the combination of partial dependence (PD) and individual conditional expectation (ICE) plots. The results show that the SVR algorithm can be deemed feasible to accurately and reliably predict the DSS of PCJs. The proposed feature selection method is beneficial to the prediction performance of the SVR model. It is impossible for the typical mechanical models to achieve a similar prediction performance of the SVR model. The influence of each input parameter on the DSS of PCJs is recognized and depicted, which can offer useful information for further developing new mechanical models for predicting the DSS of PCJs with higher prediction performance in future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».