Betonarme kolon kapasitelerinin makine öğrenmesi yoluyla tahmin edilmesi

Makine öğrenmesi kavramı her geçen gün daha da popülerleşerek yeni çalışma alanlarına konu olmaktadır. Bu kapsamda Yapı Mühendisliği alanında da kendisine yer bulmuştur. Makine öğrenmesi ile tahminlenen kolon parametrelerinin geleneksel yöntemlere alternatif olup olamayacağı tez çalışması kapsamında incelenmiştir. Çalışmanın veri tabanını, dikdörtgen veya kare kesite sahip 520 adet kolon test numunesi oluşturmaktadır. Regresyon, k en yakın komşu, destek vektör makineleri, karar ağaçları, rastgele orman, XGBoost, AdaBoost, yapay sinir ağları, Naive Bayes, gradyan arttırma ve CatBoost makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak oluşturulan tahmin modelleri; kolonlara ait maksimum kesme dayanımı, maksimum kesme dayanımının azalmaya başladığı noktadan sonra %20 azaldığı noktaya karşılık gelen öteleme oranı ve test sonucu hasar tipinin tahminlenmesinde kullanılmıştır. Tahmin modellerinin performansları kök ortalama kare hatası, belirlilik katsayısı, düzeltilmiş belirlilik katsayısı, k-katlı çapraz doğrulama ve hata matrisi kullanılarak irdelenmiştir. Maksimum kesme dayanımının %93.7, maksimum kesme dayanımının azalmaya başladığı noktadan sonra %20 azaldığı noktaya karşılık gelen öteleme oranının %70.1 ve hasar tipinin %97 doğrulukla tahminlendiği gözlemlenmiştir. Ayrıca kullanıcıların kolayca tahmin yapabilmesi amacıyla en yüksek tahminleme performansına sahip algoritmayı kullanarak tahminleme gerçekleştiren bir arayüz geliştirilmiştir