Nghiên cứu "Ứng dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo trong dự báo chỉ số nén lại (Cr) của đất yếu khu vực đồng bằng Bắc bộ" cho thấy cả 2 mô hình AI đều phủ hợp trong dự báo nhanh C, của đất yếu với (R>) khi đã biết trước được các thông số: khối lượng thể tích tự nhiên, độ rỗng, hệ số rỗng, độ ẩm, khối lượng thể tích khô và giới hạn dẻo của đất. Mời các bạn cùng tham khảo! | . 27 ỨNG DỤNG KỸ THUẬT TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG DỰ BÁO CHỈ SỐ NÉN LẠI Cr CỦA ĐẤT YẾU KHU VỰC ĐỒNG BẰNG BẮC BỘ Nguyễn Đức Mạnh1 Nguyễn Thái Linh1 Hồ Sỹ An2 Nguyễn Quốc Trung2 Nguyễn Thị Phƣơng Thảo2 1 r n Đại học Giao thông Vận tải 2 Công ty C phần Phát triển công nghệ bảo vệ b dốc ATV Việt Nam Tóm tắt Trong nghiên cứu này hai mô hình trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence - AI bao gồm máy v t hỗ tr hồi quy Support Vector Regression - SVR và R ng ngẫu nhiên Random Forest - RF ư c nghiên cứu nhằm dự o n ỉ số nén lại củ ất y u Cr - m t trong những thông số quan trọn tron tín to n ịa kỹ thu t. Tổng số 194 mẫu ất y u thu th p tại m t số khu vực ở ồng bằng B c B là k t quả thí nghiệm tron p òn ã x ịn ư c 14 chỉ t u lý tư n ứng là 14 thông số ầu vào sử dụng cho mô hình dự báo bằng AI gồm sâu lấy mẫu tr n sâu lấy mẫu ư m lư ng hạt sét gi i hạn chảy gi i hạn d o chỉ số d o sệt ẩm khố lư ng thể tích tự nhiên khố lư ng thể tích khô khố lư n r n rỗn bão hòa hệ số rỗng và thông số ầu ra Cr ư c sử dụng trong quá trình xây dựng và huấn luyện mô hình. Hiệu suất củ m n ư n ằng các thông số thốn k n ư s số tuyệt ối trung bình - M n A solut Error MAE ăn c hai sai số bình phư n trun n - Root Mean 2 Square Error RMSE hệ số x ịnh - Coefficient of Determination R . K t quả của nghiên cứu này cho thấy cả 2 m n AI u phù h p trong dự báo nhanh Cr củ ất y u v i R2 gt k ã t trư ư c các thông số khối lư ng thể tích tự n n rỗng hệ số rỗn ẩm khố lư ng thể tích khô và gi i hạn d o củ ất. Từ khóa Chỉ số nén lạ ất yếu trí tuệ nhân tạo học máy máy vectơ hỗ tr hồi quy rừng ngẫu nhiên. 1. Đặt vấn đề Chỉ số nén lại Recompression index - Cr là m t thông số lý t ể hiện khả năn ịu nén củ ất trong quá trình nén cố k t ây l m t chỉ số quan trọng cần thi t trong phân tích lún của n tr n ặt tr n ất y u T n t ường Cr ư x ịnh trong phòng thí nghiệm thông qua thí nghiệm nén cố k t trên mẫu ất. Tuy nhiên thí nghiệm n y t ường phải thực hiện trong thời gian dài v p í o H n nữ ể ạt ư chính xác và tin c y của k
