Simulating the Deterioration Behavior of Tunnel Elements Using Amalgamation of Regression Trees and State-of-the-Art Metaheuristics
Notice bibliographique
Résumé
Tunnel infrastructures worldwide face escalating deterioration challenges due to aging materials, increasing load demands, and exposure to harsh environmental conditions. Accurately predicting the onset and progression of deterioration is paramount for ensuring structural safety, optimizing maintenance interventions, and prolonging service life. However, the complex interplay of environmental, material, and operational factors poses significant challenges to current predictive deterioration models. Additionally, they are constrained by small datasets and a narrow range of tunnel elements that limit their generalizability. This paper presents a novel hybrid metaheuristic-based regression tree (REGT) model designed to enhance the accuracy and robustness of tunnel deterioration predictions. Leveraging metaheuristic algorithms’ strengths, the developed method jointly optimizes critical regression tree hyperparameters and identifies the most relevant features for deterioration prediction. A comprehensive dataset encompassing material properties, environmental stressors, traffic loads, and historical condition assessments was compiled for model development. Comparative analyses against conventional regression trees, artificial neural networks, and support vector machines demonstrated that the hybrid model consistently outperformed baseline techniques regarding predictive accuracy and generalizability. While metaheuristic-based regression trees outperformed classic machine learning models, no single metaheuristic variant dominated all tunnel elements. Furthermore, the metaheuristic optimization framework mitigated overfitting and provided interpretable insights into the primary factors driving tunnel deterioration. Finally, the findings of this research highlight the potential of hybrid metaheuristic models as powerful tools for infrastructure management, offering actionable predictions that enable proactive maintenance strategies and resource optimization. This study contributes to advancing the field of predictive modeling in civil engineering, with significant implications for the sustainable management of tunnel infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».