Theo Oluwafunmibi và Ka Chi Lam (2020) xây d詠ng mơ hình g欝m 10 bi院n d詠8ốn (8員c 8i吋m) và 12 bi院n ph違n h欝i (m映c tiêu) 8逢嬰c xem xét [4].
Các bi院n d詠8oán bao g欝m: + T鰻ng t違i tr丑ng sàn
+ T鰻ng chi隠u cao cơng trình (H) + S嘘 t亥ng (NF)
+ T鰻ng 泳ng x穎 c栄a 8医t (gross soil reaction) + A員c tính ho衣t t違i – t違i tr丑ng 8瓜ng (QK) + C逢運ng 8瓜 nén c栄a bê tông (FCU) + C逢運ng 8瓜 b隠n kéo c栄a c嘘t thép (FY) + Kh違 n<ng ch鵜u l詠c c栄a thép (SBC) + T鰻ng di羽n tích sàn (GFA)
+ Di羽n tích xây d詠ng (BF)
Các bi院n ph違n h欝i trong m厩i mơ hình 8逢嬰c dùng 8o l逢運ng kh嘘i l逢嬰ng nh逢: bê tơng, c嘘t thép, ván khn c栄a b嘘n c医u ki羽n: móng, c瓜t, d亥m và sàn.
¬ A員c 8i吋m c栄a các bi院n d詠8ốn:
- Tごng tＶi trがng sàn, tごng diうn tích sàn, tＶi trがng 8じng: Ch泳c n<ng c栄a m瓜t tòa nhà s胤 xác 8鵜nh giá tr鵜8員c tính c栄a ho衣t t違i (QK) dùng trong thi院t k院 (Mosley và c瓜ng s詠 2012) [58], vì v壱y nó s胤 違nh h逢荏ng 8院n kích th逢噂c c栄a các c医u trúc và s嘘 l逢嬰ng v壱t li羽u 8逢嬰c s穎 d映ng. Các tr丑ng l逢嬰ng c嘘t thép và kh嘘i l逢嬰ng bê tơng cho sàn có kích th逢噂c t逢挨ng t詠 nhau nh逢ng có ho衣t t違i khác nhau thì s胤 khác nhau. T鰻ng di羽n tích sàn (GFA) c栄a m瓜t tịa nhà có 違nh h逢荏ng 8áng k吋 8院n chi phí xây d詠ng (Bala và c瓜ng s詠 2014; Li và c瓜ng s詠 2005) [59], [60]. Do 8ó, bi院n d詠8ốn t鰻ng t違i tr丑ng sàn (GFL) 8逢嬰c tính b茨ng t鰻ng di羽n tích sàn nhân v噂i ho衣t t違i.
- Tごng とng xぬ 8Ｘt (GSR) và khＶ n<ng chおu lばc cてa 8Ｘt: móng c栄a tịa nhà 8逢嬰c xác 8鵜nh b荏i s詠 phân b鰻 hi羽u qu違泳ng su医t c栄a 8医t (8医t ch鵜u áp l詠c cho phép ho員c s泳c ch鵜u t違i c栄a 8医t) xung quanh và bên d逢噂i 8挨n v鵜 móng [58]. S泳c ch鵜u t違i c栄a 8医t s胤違nh h逢荏ng 8院n thi院t k院 n隠n móng.
- Diうn tích xây dばng, chiｚu cao và sぐ tＺng: Các mơ hình v隠逢噂c l逢嬰ng chi phí tr逢噂c 8ây 8i隠u cho bi院t các bi院n d詠 8ốn di羽n tích xây d詠ng v隠 chi隠u cao và s嘘 t亥ng có 違nh h逢荏ng 8áng k吋 8院n chi phí xây d詠ng c栄a d詠 án (Bala 2014; Dougan
và c瓜ng s詠, n<m 2006) [59], [61]. Vì v壱y trong nghiên c泳u này thì ba bi院n nêu trên s胤8逢嬰c 8逢a vào mơ hình d詠8ốn. BF là di羽n tích xây d詠ng c栄a tịa nhà. H là chi隠u cao cơng trình tính 8院n sàn mái, trong nghiên c泳u này các ph亥n t穎 k院t c医u s胤 tính 8院n d亥m sàn mái, các y院u t嘘 phía trên khơng 8逢嬰c xem xét.
- C⇔ぜng 8じ nén cてa bê tông (FCU) và C⇔ぜng 8じ bｚn kéo cてa cぐt thép (FY): 8ây là 8衣i di羽n cho hai y院u t嘘 c挨 h丑c quan tr丑ng c栄a bê tông và c嘘t thép trong thi院t k院 k院t c医u bê tông c嘘t thép. [62], [63]
3.5S穎 d映ng ph亥n m隠m Weka th詠c thi mơ hình máy h丑c 8隠 xu医t và Các ch雨
s嘘 dùng 8吋8ánh giá mơ hình
Các mơ hình AI 8逢嬰c 8ánh giá bao g欝m mơ hình SVR v噂i nhân Poly (SVR- PL), mơ hình SVR v噂i nhân RBF (SVR-RBF), ANN – 1 l噂p 育n (ANN – 1HL), ANN – 2 l噂p 育n (ANN – 2HL), AANN - 1 l噂p 育n (AANN – 1HL), AANN - 2 l噂p 育n (AANN – 2HL). Nhóm các mơ hình k院t h嬰p (ANN – SVRs), (ANN – SVRs –
LR – CART), (ANN – KNNs – LR – CART). Các mơ hình AI này s胤8逢嬰c khai
báo trong ph亥n m隠m Weka.
Mơ hình 逢噂c tính 8逢嬰c 8ánh giá v隠 tính chính xác qua các ch雨 s嘘 nh逢 R, RMSE, MAE, MAPE và SI. Các ch雨 s嘘 này 8ã 8逢嬰c s穎 d映ng tr逢噂c 8ó trong các nghiên c泳u 8吋 8ánh giá hi羽u qu違 t瑛 các mơ hình h丑c máy [32]. MAE là th逢噂c 8o s詠 khác bi羽t gi英a hai bi院n liên t映c. Trong ph衣m vi nghiên c泳u này, MAE là giá tr鵜 trung bình c栄a sai s嘘 tuy羽t 8嘘i gi英a giá tr鵜 kh嘘i l逢嬰ng th詠c t院-逢噂c tính b荏i các mơ hình máy h丑c. MAPE th吋 hi羽n 8瓜 chính xác d逢噂i d衣ng ph亥n tr<m. Ch雨 s嘘 này có th吋 gi違i thích tr詠c quan v隠 sai s嘘 t逢挨ng 8嘘i nên th逢運ng 8逢嬰c s穎 d映ng 8ánh giá mơ hình 8逢嬰c 8隠 xu医t cho các v医n 8隠 逢噂c tính. RMSE là m瓜t ch雨 s嘘 cho th医y s詠 khác bi羽t gi英a các giá tr鵜8逢嬰c 逢噂c tính b荏i m瓜t mơ hình 逢噂c tính và các giá tr鵜8逢嬰c 8o l逢運ng.
2 2 2 2 n y.y' ( y ).( y') R n( y ) ( y ) n( y' ) ( y' ) / ? / / Â Â Â Â Â Â Â (3-19)
trong 8ó y’ là giá tr鵜 逢噂c tính, y là giá tr鵜 th詠c t院, n là s嘘 d英 li羽u m磯u.
n i 1 1 MAE y y' n ? ? Â / (3-20) n i 1 1 y y' MAPE n ? y / ? Â ( 3-21) * +2 n i 1 1 RSME y y' n ? ? Â / (3-22) MaxAE? max y* / y' + (3-23) m i min,i i 1 max,i min,i P P 1 SI m ? P P Ã / Ơ ? Ä Õ / Å Ư Â (3-24)
trong 8ó m là s嘘 l逢嬰ng 8o l逢運ng hi羽u su医t và Pi = ith 8o l逢運ng hi羽u su医t. Ch雨 s嘘 SI s胤 n茨m trong kho違ng t瑛 0 8院n 1. Ch雨 s嘘 SI càng ti院n v隠 0 thì mơ hình 逢噂c tính càng cho k院t qu違逢噂c tính chính xác.
RMSE, MAE, MAPE 8ó là giai 8o衣n hu医n luy羽n và ki吋m tra. D英 li羽u ki吋m tra, 8逢嬰c coi là d英 li羽u khơng nhìn th医y, sau 8ó 8逢嬰c 8逢a vào mơ hình máy h丑c 8ã 8逢嬰c hu医n luy羽n 8吋 8ánh giá hi羽u qu違 c栄a các mơ hình 8逢嬰c 8ánh giá (g欝m các mơ hình 8瓜c l壱p ANNs, AANNs, SVRs, KNNs và các mơ hình k院t h嬰p) trong giai 8o衣n th泳 hai. Sau 8ó các mơ hình 8隠 xu医t này s胤8逢嬰c x院p h衣ng thơng qua ch雨 s嘘 SI.
CH姶愛NG 4. S盈 D影NG PH井N M陰M WEKA AÀO T萎O MƠ HÌNH 姶閏C TÍNH KH渦I L姶営NG VÀ TH謂O LU一N V陰
K蔭T QU謂
Trong máy h丑c, nh茨m giúp mơ hình 8逢嬰c khái quát hóa t嘘t tránh hi羽n t逢嬰ng h丑c quá và h丑c ch逢a 8栄 thì d英 li羽u ban 8亥u s胤 chia 2 ph亥n: t壱p d英 li羽u cho m映c 8ích hu医n luy羽n và ki吋m tra. A吋 k院t qu違逢噂c tính cho k院t qu違 chính xác h挨n, Kohavi (1995) 8隠 xu医t s穎 d映ng xác th詠c chéo 10-l噂p cho mơ hình [64]. Trong ph衣m vi nghiên c泳u này, các d英 li羽u chia ng磯u nhiên thành 2 t壱p d英 li羽u b茨ng ph亥n m隠m Weka trong 8ó:
+ T壱p d英 li羽u s嘘 1: 70% t壱p d英 li羽u hu医n luy羽n (56 d詠 án) + T壱p d英 li羽u s嘘 2: 30% t壱p d英 li羽u ki吋m tra (24 d詠 án).
T壱p d英 li羽u hu医n luy羽n s胤8逢嬰c s穎 d映ng 8吋 t衣o các mơ hình 8瓜c l壱p (ANN, AANNs, SVRs, KNNs) và các mơ hình k院t h嬰p (ANN-SVRs, ANN-KNNs, ANN- SVRs-LR-CART, ANN-KNNs-LR-CART) trong khi 8ó t壱p d英 li羽u ki吋m tra 8逢嬰c xem nh逢 d英 li羽u “ch逢a bi院t” dùng 8吋8ánh giá hi羽u qu違 c栄a các mơ hình 8逢嬰c 8隠 xu医t. Lu壱t h丑c có giám sát và xác th詠c chéo 10-l噂p (10-folds) s胤 8逢嬰c th詠c hi羽n trong t壱p d英 li羽u hu医n luy羽n. Các mơ hình 8逢嬰c 8隠 xu医t s胤 8逢嬰c x院p h衣ng thơng qua ch雨 s嘘 SI. Các mơ hình có ch雨 s嘘 SI càng th医p thì mơ hình càng có tính chính xác.
4.1X穎 lý b瓜 d英 li羽u cho các mơ hình 8隠 xu医t
Các thu壱t tốn máy h丑c s胤 8逢a ra gi違 8鵜nh v隠 b瓜 d英 li羽u dùng 8吋 mơ hình hóa. Thơng th逢運ng, d英 li羽u m磯u ban 8亥u s胤 g欝m nhi隠u thu瓜c tính có thang 8o khác nhau (ví d映 thu瓜c tính 荏 d衣ng s嘘, thu瓜c tính 荏 d衣ng 8院m…). Vì v壱y 8吋 8違m b違o cho mơ hình cho hi羽u su医t t嘘t, ta ph違i “rescale” l衣i t壱p d英 li羽u cho chúng v隠 cùng m瓜t thang 8o. M瓜t s嘘 ph逢挨ng pháp dùng 8吋 scale d英 li羽u th逢運ng 8逢嬰c s穎 d映ng nh逢: ph逢挨ng pháp tiêu chu育n hóa (standardlized), ph逢挨ng pháp chu育n hóa (normalized), ph逢挨ng pháp chu育n hóa 8i隠u ch雨nh (adjusted normalized). Trong
nghiên c泳u c栄a Jun-Mo Jo (2019) cho th医y ph逢挨ng pháp chu育n hóa (normalized) cho hi羽u su医t t嘘t nh医t cho các mơ hình máy h丑c [65]. Trong ph亥n m隠m Weka, vi羽c chu育n hóa s胤 8逢嬰c th詠c hi羽n trong giao di羽n Weka Explorer, c映 th吋 trong th飲
Preprocess > Filter > unsupervised > attribute > normalized.
BＶng 4-1 Mじt tｆp dの liうu 8ã 8⇔ぢc chuｂn hóa No GFL BF NF BeTong_Dam 1 1.000 1.000 1.000 805.060 2 0.479 0.613 0.400 411.000 3 0.225 0.368 0.400 273.000 4 0.155 0.249 0.600 262.040 5 0.229 0.639 0.200 245.000 6 0.270 0.316 0.400 219.000 7 0.231 0.257 1.000 212.900 8 0.082 0.189 0.400 210.400 9 0.191 0.205 0.400 209.700 10 0.136 0.270 0.200 191.100 11 0.155 0.234 0.400 188.000 12 0.047 0.150 0.400 187.000 13 0.102 0.178 0.400 173.500 14 0.048 0.155 0.400 167.000 15 0.046 0.202 0.200 159.100 16 0.113 0.396 0.200 157.740 17 0.141 0.208 0.400 157.700 18 0.040 0.124 0.400 150.000 19 0.060 0.269 0.000 147.800 20 0.070 0.046 0.600 147.500 21 0.099 0.312 0.600 145.990 22 0.104 0.288 0.000 144.400 23 0.039 0.118 0.400 143.000 24 0.034 0.146 0.200 142.800 25 0.055 0.162 0.200 142.600 26 0.096 0.177 0.200 141.400 27 0.086 0.153 0.200 140.300 28 0.038 0.165 0.200 139.600 29 0.038 0.116 0.400 137.000 30 0.036 0.110 0.400 133.700 31 0.041 0.126 0.400 130.000 32 0.132 0.335 0.200 129.110
33 0.037 0.161 0.200 128.000 34 0.033 0.143 0.200 127.000 35 0.045 0.127 0.200 125.000 36 0.058 0.049 0.600 120.330 37 0.030 0.203 0.000 119.400 38 0.093 0.256 0.000 115.000 39 0.077 0.131 0.200 113.100 40 0.039 0.107 0.200 109.900 41 0.026 0.109 0.200 107.000 42 0.024 0.162 0.000 106.900 43 0.027 0.183 0.000 105.000 44 0.026 0.174 0.000 104.700 45 0.029 0.123 0.200 104.000 46 0.020 0.137 0.000 103.600 47 0.038 0.039 0.200 103.200 48 0.056 0.139 0.000 102.500 49 0.028 0.076 0.400 102.000 50 0.017 0.068 0.000 101.900 51 0.057 0.083 0.200 100.300 52 0.019 0.129 0.000 91.000 53 0.017 0.065 0.200 87.100 54 0.017 0.118 0.000 86.300 55 0.014 0.055 0.200 85.000 56 0.014 0.054 0.200 83.500 57 0.027 0.117 0.000 82.400 58 0.035 0.071 0.000 82.400 59 0.019 0.076 0.200 81.700 60 0.010 0.076 0.000 80.760 61 0.011 0.015 0.400 74.000 62 0.014 0.052 0.000 73.700 63 0.030 0.041 0.400 70.580 64 0.027 0.114 0.000 70.300 65 0.011 0.038 0.200 64.400 66 0.002 0.027 0.000 64.000 67 0.041 0.071 0.200 63.410 68 0.002 0.026 0.000 62.600 69 0.056 0.178 0.200 58.500 70 0.012 0.044 0.200 54.900 71 0.146 0.147 0.200 48.820 72 0.007 0.019 0.000 45.900 73 0.006 0.052 0.000 44.900
74 0.020 0.141 0.000 42.300 75 0.013 0.093 0.000 40.640 76 0.002 0.000 0.200 39.750 77 0.009 0.030 0.200 37.080 78 0.000 0.063 0.000 32.000 79 0.017 0.135 0.000 31.440 80 0.012 0.075 0.000 21.490
4.2Thi院t 8員t các thơng s嘘 cho mơ hình
D英 li羽u 8逢嬰c thu th壱p t瑛 80 d詠 án (48 d詠 án dân d映ng, 32 d詠 án th逢挨ng m衣i) t瑛 các công ty thi院t k院t k院t c医u có kinh nghi羽m t瑛 6-17 n<m trong l nh v詠c này t衣i Nigeria. [4].
B違ng 4-2 trình bày tóm t逸t v隠 các thu瓜c tính cho các mơ hình máy h丑c 8逢嬰c 8隠 xu医t s穎 d映ng trong nghiên c泳u này. Các mơ hình này bao g欝m: SVR-PL, SVR- RBF, ANN – 1 l噂p 育n, ANN – 2 l噂p 育n, AANN – 1 l噂p 育n, AANN – 2 l噂p 育n, KNN – k=2, KNN – k=3, ANN-SVR(PL), ANN-SVR(RBF), ANN-SVR(RBF) - LR – CART, ANN-SVR(PL) - LR – CART, ANN-KNN(k=2) - LR – CART, ANN-KNN(k=3) - LR – CART. Các mơ hình này s胤8逢嬰c th詠c hi羽n trên n隠n t違ng ph亥n m隠m Weka.
BＶng 4-2 Các thuじc tính cho mơ hình
Bi院n ph違n h欝i A挨n v鵜 Các bi院n d詠8oán Mong_BeTong_(FNDN_CONC) m3 GFL + GSR + SBC + NF Dam_BeTong_(Beam_CONC) m3 GFL + BF + NF San_BeTong_(Slab_CONC) m3 GFL + BF + NF Cot_BeTong_(Col_CONC) m3 GFL + BF + NF Mong_CotThep_(FNDN_RFT) kg NF + GFL + GSR + SBC Dam_CotThep_(Beam_RFT) kg GFL + BF + NF San_CotThep_(Slab_RFT) kg GFL + BF + NF Cot_CotThep_(Col_RFT) kg BF + GFL + NF
Mong_VanKhuon_(FNDN_FMK) m2 GSR + GFL + SBC + Qk
Dam_VanKhuon_(Beam_FMK) m2 GFL + BF + NF
San_VanKhuon_(Slab_FMK) m2 GFL + BF + NF
Cot_VanKhuon_(Col_FMK) m2 BF + GFL + Qk
Ghi chú
GFL: T鰻ng t違i tr丑ng sàn, GFA: T鰻ng di羽n tích sàn, Qk: t違i tr丑ng 8瓜ng GSR: T鰻ng 泳ng x穎 8医t, SBC: Kh違 n<ng ch鵜u l詠c c栄a 8医t
BF: Di羽n tích xây d詠ng, NF: Chi隠u cao, s嘘 t亥ng Bi院n ph違n h欝i: là bi院n k院t qu違 c栄a mơ hình 逢噂c tính Bi院n d詠8ốn: là bi院n 8亥u vào cho mơ hình 逢噂c tính
Mơ hình 8逢嬰c xây d詠ng 逢噂c tính kh嘘i l逢嬰ng bao g欝m: ‚ Mơ hình 逢噂c tính bê tơng:
Mong_BeTong_(FNDN_CONC): mơ hình 逢噂c tính bê tơng c医u ki羽n móng Dam_BeTong_(Beam_CONC): mơ hình 逢噂c tính bê tơng c医u ki羽n móng d亥m San_BeTong_(Slab_CONC): mơ hình 逢噂c tính bê tơng c医u ki羽n sàn
Cot_BeTong_(Col_CONC): mơ hình 逢噂c tính bê tơng c医u ki羽n c瓜t
‚ Mơ hình 逢噂c tính c嘘t thép:
Mong_CotThep_(FNDN_RFT): mơ hình 逢噂c tính thép c医u ki羽n móng Dam_CotThep_(Beam_RFT): mơ hình 逢噂c tính thép c医u ki羽n d亥m San_CotThep_(Slab_RFT): mơ hình 逢噂c tính thép c医u ki羽n sàn
‚ Mơ hình 逢噂c tính ván khn
Dam_VanKhuon_(Beam_FMK): mơ hình 逢噂c tính ván khn c医u ki羽n d亥m San_VanKhuon_(Slab_FMK): mơ hình 逢噂c tính ván khn c医u ki羽n sàn Cot_VanKhuon_(Col_FMK): mơ hình 逢噂c tính ván khn c医u ki羽n c瓜t
A吋 ti院n hành th詠c hi羽n các mơ hình máy h丑c trên ph亥n m隠m Weka, chúng ta s胤 ti院n hành th詠c hi羽n m瓜t s嘘 b逢噂c chính nh逢 sau:
B⇔ずc 1: TＶi tｆp dの liうu dùng 8あ mơ hình hóa
- D英 li羽u 8ã 8逢嬰c chu育n hóa và chia thành 2 t壱p d英 li羽u dùng cho hu医n luy羽n và ki吋m tra nh逢8ã trình bày. Trong giai 8o衣n này, t壱p d英 li羽u hu医n luy羽n s胤8逢嬰c s穎 d映ng.
+ M荏 trình l詠a ch丑n GUI Weka
+ Ch丑n th飲 Explorer 8吋 m荏 Weka Explorer
+ Trong Weka Explorer, ta ch丑n Open File 8吋8i隠u h逢噂ng 8院n th逢 m映c l逢u tr英 t壱p d英 li羽u dùng 8吋 hu医n luy羽n. Nh逢 v壱y d英 li羽u 8ã 8逢嬰c t違i vào Weka.
Hình 4-1 Mじt tｆp dの liうu dùng cho huＸn luyうn mơ hình 8ã 8⇔ぢc tＶi vào Weka
Hình 4-1 cho th医y m瓜t t壱p d英 li羽u dùng cho hu医n luy羽n mơ hình 逢噂c tính kh嘘i l逢嬰ng bê tơng d亥m 8ã 8逢嬰c t違i vào ph亥n m隠m Weka (Các t壱p d英 li羽u khác c ng 8逢嬰c th詠c hi羽n t逢挨ng t詠). D詠a vào khung Current relation, ta có th吋 xem l衣i chi ti院t m瓜t l亥n n英a các thông tin t瑛 t壱p d英 li羽u hu医n luy羽n nh逢 sau:
+ T壱p d英 li羽u có 4 thu瓜c tính g欝m 3 bi院n 8亥u vào (GFL, BF, NF) và 1 bi院n k院t qu違 (逢噂c tính bê tơng c医u ki羽n d亥m). Có 56 quan sát (instance) cho m厩i thu瓜c tính 8ó.
+ T壱p d英 li羽u khơng có giá tr鵜 b鵜 thi院u (missing value) cho b医t k thu瓜c tính nào, t医t c違 các bi院n 8亥u vào có ki吋u bi院n 8鵜nh l逢嬰ng (numeric).
+ Thu瓜c tính cu嘘i cùng (bi院n k院t qu違) cịn g丑i là l噂p, nó c ng có ki吋u bi院n 8鵜nh l逢嬰ng (numeric)
B⇔ずc 2: Khぞi chＴy các mơ hình
B違ng 4-3 trình bày các thơng s嘘 cài 8員t cho các mơ hình 8逢嬰c 8隠 xu医t bao g欝m nhóm mơ hình 8瓜c l壱p (ANNs, SVRs, KNNs, AANN) và mơ hình k院t h嬰p (ANN-SVRs, ANN-SVRs-LR-CART, ANN-KNNs-LR-CART)
A吋 ti院n hành kh荏i ch衣y các mơ hình này, trong Weka Explorer, ta ch丑n th飲 Classify. T衣i 8ây, ta ch丑n Choose 8吋 khai báo các tham s嘘 cài 8員t theo (Phつ lつc 1)
Hình 4-2 Khai báo mơ hình trong th飲 “Clasify”
Hình 4-3 Các mơ hình 8隠 xu医t 8ã 8逢嬰c khai báo các thông s嘘 cài 8員t
Tr逢噂c khi tri吋n khai ch衣y các mơ hình, trong Test options ta ch丑n xác th詠c chéo 10-l噂p (10-folds). Bây gi運, ta ti院n hành ch衣y 14 mơ hình b茨ng cách ch丑n t瑛ng mơ hình, sau 8ó click chu瓜t ph違i ch丑n “Re-apply this model’s configuration”. T逢挨ng t詠 nh逢 v壱y cho các mơ hình cịn l衣i.
Hình 4-4 Tiｘn hành huＸn luyうn cho các mơ hình máy hがc
Nh逢 v壱y ta 8ã hồn t医t vi羽c hu医n luy羽n cho các mơ hình 8隠 xu医t. A吋 ki吋m tra hi羽u qu違 c栄a mơ hình hu医n luy羽n, ta s胤 th詠c hi羽n vi羽c 逢噂c tính trên t壱p d英 li羽u ki吋m tra (24 d詠 án). A吋 th詠c hi羽n b逢噂c này, trong m映c Test options ta ch丑n Supplied test set, 8i隠u h逢噂ng 8院n th逢 m映c ch泳a t壱p d英 li羽u ki吋m tra và l詠a ch丑n.
Hình 4-5 TＶi tｆp dの liうu cho giai 8oＴn kiあm tra vào Weka
Sau khi t壱p d英 li羽u ki吋m tra 8ã 8逢嬰c t違i vào Weka, click chu瓜t ph違i ch丑n
“Re-evaluate model on current test set”, t逢挨ng t詠 cho các mơ hình khác.
Hình 4-6 Kiあm tra mơ hình trên tｆp dの liうu kiあm tra
t詠 này (cho t壱p hu医n luy羽n và ki吋m tra) cho các mơ hình 逢噂c tính thép, ván khn c栄a các c医u ki羽n: móng, c瓜t, d亥m và sàn cho các t壱p d英 li羽u t逢挨ng 泳ng.
4.3K院t qu違逢噂c tính t瑛 mơ hình
Các mơ hình máy h丑c 8逢嬰c 8隠 xu医t trong mơ hình nh逢: các mơ hình 8瓜c l壱p (ANN, AANNs, SVRs, KNNs) và các mơ hình k院t h嬰p (ANN-SVRs, ANN-
KNNs, ANN-SVRs-LR-CART, ANN-KNNs-LR-CART) 8逢嬰c s穎 d映ng 逢噂c tính
kh嘘i l逢嬰ng trong giai 8o衣n l壱p k院 ho衣ch b茨ng d英 li羽u thu th壱p 8逢嬰c t瑛 80 d詠 án. Sau khi th詠c hi羽n, tính chính xác c栄a mơ hình s胤 8逢嬰c th吋 hi羽n trong B違ng 4-4. Thông qua các ch雨 s嘘 R, RMSE, MAE, MAPE trong hai giai 8o衣n: hu医n luy羽n và ki吋m tra.
Trong các mơ hình 8逢嬰c 8隠 xu医t, có th吋 th医y các mơ hình 8瓜c l壱p và mơ