Xây dựng mơ hình bằng SPSS Modeler

Một phần của tài liệu Dự đoán khả năng chịu uốn của dầm bê tông cốt thép bị ăn mòn sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo (Trang 107 - 112)

CHƯƠNG 3 KHẢO SÁT THU THẬP VÀ ĐÁNH GIÁ SỐ LIỆU

4.3 Xây dựng mơ hình bằng SPSS Modeler

Bảng 4.2 mô tả sự phân chia bộ dữ liệu đầu vào, nhằm phân chia nhiệm vụ đào

tạo và kiểm tra của từng cụm dữ liệu trong mơ hình dự đốn.

Bảng 4.2 Bảng phân chia bộ dữ liệu trong dự đoán

92 1 - 12 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 13 - 24 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 25 - 36 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 37 - 48 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 49 - 60 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 61 - 72 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 73 - 84 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 85 - 96 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 97 - 108 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 109 - 120 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Ghi chú:

0 Testing data 1 Training data

Thực hiện huấn luyện và dự đoán cho cột dữ liệu T1 để truy xuất kết quả dự đốn cho các dầm có số thứ tự từ 109 – 120.

Đưa dữ liệu vào mơ hình, dùng thuật tốn Cross Validation phân chia thành các bộ dữ liệu. Qua bộ lọc để xác định tập dữ liệu Train/Test.

Hình 4.2 Đưa dữ liệu vào mơ hình

Sử dụng node dự đốn để huấn luyện dữ liệu theo các thuật toán ANN, SVM, CART, GENLIN, CHAID

93

Hình 4.3 Huấn luyện dữ liệu trên mơ hình

Tiếp theo tiến hình thử nghiệm bằng cách xây dựng các mơ hình đơn, mơ hình kết hợp và truy xuất kết quả dự đốn:

 Xây dựng mơ hình đơn

Hình 4.4 Xây dựng các mơ hình đơn

 Đánh giá kết quả thông qua các bảng và các nút phân tích từ các mơ hình

94

Hình 3.5 Truy xuất và đánh giá kết quả từ mơ hình dự đoán đơn

Tương tự, lần lượt thực hiện huấn luyện và dự đoán cho các cột dữ liệu T2 - T10 để lấy kết quả cho các dầm có số thứ tự từ 108 đến 1 từ các mơ hình dự đốn đơn.

 Tiếp theo, xây dựng mơ hình kết hợp: Thơng qua kết quả xếp hạng hiệu suất,

lần lượt kết hợp các mơ hình có hiệu suất tốt nhất lại với nhau để tăng hiệu quả dự đốn (được trình bày trong bảng phân tích mục 5.1 Chương 5).

 Xây dựng mơ hình kết hợp: Thơng qua kết quả xếp hạng hiệu suất ta kết hợp

các mơ hình có hiệu suất tốt nhất với nhau nhằm tăng hiệu quả dự đoán (thể hiện trong bảng phân tích mục 5.1 Chương 5 trong nghiên cứu này)

95

Hình 4.6 Xây dựng các mơ hình kết hợp

 Cuối cùng, đánh giá kết quả phân tích thơng qua bảng phân tích và nút từ các

mơ hình kết hợp.

Hình 4.7 Truy xuất và đánh giá kết quả mơ hình

Tương tự lần lượt thực hiện huấn luyện và dự đoán cho cột dữ liệu T2 - T10 để truy xuất kết quả cho các dầm có số thứ tự từ 108 – 1.

Bảng tổng hợp kết quả chuẩn hóa trong đoạn [0;1] được trình bày trong Chương 5 mục 5.1 luận văn này.

96

Một phần của tài liệu Dự đoán khả năng chịu uốn của dầm bê tông cốt thép bị ăn mòn sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo (Trang 107 - 112)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(134 trang)