Page 56 - Tạp chí Giao thông Vận Tải - Số Tết Dương Lịch

Số 12/2024 (748) KHOA HỌC CÔNG NGHỆ
Tập 64
6
4
Tập
Siyu Zhu [9] nghiên cứu về phương pháp học máy để xác Trong đó: G và H được liên kết với lá bên trái và G
L
R
L
định độ võng dài hạn của dầm cầu BTCT nhịp lớn dưới ảnh và H được liên kết với lá bên phải sau khi chia tách. Nếu
R
hưởng các tham số co ngót và từ biến. tham số khuếch đại lớn hơn 0, thì việc tách được chấp
Từ đó có thể thấy rằng, để nghiên cứu thực nghiệm về nhận. Độ chính xác của mô hình được xây dựng bởi giải
từ biến của bê tông cần thiết phải thực hiện rất nhiều thí thuật XGB phụ thuộc rất nhiều vào các tham số của mô
nghiệm với thời gian dài. Vì vậy, bên cạnh các kết quả thí hình huấn luyện.
nghiệm, nhiều tác giả đã xây dựng các mô hình tính toán về 2.2. Mô hình tăng cường đề xuất
từ biến của bê tông, từ đó cho phép dự đoán được độ võng Mô hình học máy sử dụng trong nghiên cứu này sẽ sử
của các dầm BTCT. dụng tập dữ liệu 2 về từ biến của bê tông để xây dựng hàm
Nghiên cứu này trình bày về việc áp dụng phương từ biến, từ đó kết hợp với tập dữ liệu 1 để có thể dự báo
pháp học máy với mô hình Xgboost để xử lý số liệu từ biến được độ võng dầm BTCT. Trước khi xây dựng mô hình, các
của bê tông và từ đó dự báo độ võng dài hạn với độ chính tập dữ liệu trên sẽ được xử lý và loại bỏ các dữ liệu không
xác cao. Bài báo được chia thành 4 phần, trong đó phần cần thiết để đạt được kết quả chính xác hơn. Quá trình lọc
1 tổng quan, phần 2 trình bày về mô hình sử dụng để dự và xử lý dữ liệu rất quan trọng để tối ưu hóa độ chính xác
đoán độ võng của dầm BTCT, phần 3 là 2 bộ dữ liệu được sử của mô hình học máy. Nó đảm bảo rằng các dữ liệu được sử
dụng và cuối cùng là kết quả và thảo luận. dụng sẽ không làm nhiễu, hay tạo ra sai số trong quá trình
đào tạo khi đưa vào mô hình.
2. PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY Các dữ liệu được nhóm ngẫu nhiên để xây dựng các tập
2.1. Mô hình eXtreme Gradient Boosting dữ liệu con đào tạo và thử nghiệm. Bằng cách đó, mô hình
Chen và Guestrin [10] đã giới thiệu một thuật toán có thể học từ các đường cong từ biến hiện có và dự đoán
được phát triển dựa trên mô hình cây quyết định là giải hiệu quả các đường cong từ biến của các mẫu mới. Tương
thuật XGB. Giải thuật này dự đoán kết quả dựa trên các dữ tự cho việc học và dự đoán đối với độ võng dài hạn do từ
liệu đầu vào như sau: biến của bê tông.
(1) Dữ liệu 1 Dữ liệu 2

Trong đó: - Kết quả dự báo là kết quả dự đoán cho
mẫu thứ i có vector đặc trưng là X; M - Số lượng bộ ước tính
i
và mỗi bộ ước tính f (với k trong phạm vi từ 1 đến M) tương
t
ứng với một cấu trúc cây độc lập; y - Giá trị trung bình ban
0
i
đầu của giá trị đo được trong tập huấn luyện; η - Tốc độ
học giúp cải thiện mô hình trong khi thêm cây mới và tránh
trùng khớp quá mức (overfitting).
Hàm mục tiêu để giảm thiểu bước thứ k được xác
định bởi: Hình 2.1: Sơ đồ khối của mô hình dự báo
(2)
3. DỮ LIỆU
Trong đó: T - Số lá cây thứ k và ω với j từ 1 đến T - Bộ dữ liệu thứ 1 (data V) dùng để dự báo độ võng theo
j
Trọng lượng của lá; λ và γ - Các tham số chuẩn hóa kiểm thời gian dưới ảnh hưởng của từ biến, bao gồm 1.494 mẫu
soát tính đơn giản của cấu trúc cây để tránh trùng khớp với 3 đặc trưng đầu vào là chiều dài nhịp, cường độ bê
quá mức. Các tham số G và H lần lượt là tổng của các tông, tuổi thọ công trình và 1 biến đầu ra là độ võng của
j
j
mẫu được liên kết với lá thứ j của độ dốc thứ nhất và thứ dầm cầu. Bộ dữ liệu 2 (data J) dùng để tăng cường cho bộ
hai của hàm mất mát. dữ liệu 1 bao gồm 18.622 mẫu thí nghiệm từ biến của bê
Cây thứ k được xây dựng bằng cách tách các lá bắt đầu tông bao gồm tuổi, cường độ bê tông của dầm và đầu ra là
từ một lá. Thay đổi mục tiêu sau khi thêm phần tách là: biến từ biến (Jcreep). Bộ dữ liệu này được thu thập tại Đại
(3) học Northwestern được Hubler và cộng sự [11] tổng hợp
và cập nhật.
Bảng 3.1. Các chỉ số thống kê của tập dữ liệu
Dữ liệu Tên Kí hiệu Đơn vị Số lượng Trung bình Độ lệch chuẩn min max
Tuổi t ngày 18.622 321,2 935,1 0,0 11.202,7
Data J Cường độ fc Mpa 18.622 55,353 28,526 10,8 167,0
Biến từ biến Jcreep 18.622 72,011 61,403 -0,485 664,242
Chiều dài nhịp L m 1.494 117,98 81,8587 59,4 349,9
Cường độ fc Mpa 1.494 36,4578 4,33717 26 40
Data V
Tuổi t ngày 1.494 2.861,64 2.678,76 0,41 14.000
Độ võng v m 1.494 0,091 0,119 0,004 1,391

55