Нейросеть спрогнозирует осадку фундаментов зданий
"Для прогноза осадки свай в грунте необходимо учесть множество факторов: характеристики грунта, геометрические размеры сваи и способ ее установки. Изыскания проводят с помощью прямых и косвенных методов. Первые требуют финансовых затрат, а вторые – дополнительных расчетов. Поэтому мы использовали другой подход: построили искусственную нейронную сеть и обучили ее выполнять прогноз прямых испытаний по данным более экономичных косвенных", – рассказывает автор проекта, ассистент, младший научный сотрудник кафедры строительного производства и геотехники Пермского Политеха Ян Офрихтер.
Разработка позволит в дальнейшем не проводить дополнительных исследований. Вместо этого нужно будет пополнять существующую базу данных. За счет способности нейросетей обрабатывать сложные зависимости можно использовать результаты различных испытаний в комплексе. Этот подход позволит изучить большее количество параметров грунта и значительно повысить точность прогнозирования.
Чтобы получить результат, нейросеть использует данные прямых испытаний, статического зондирования, вертикальной нагрузки и параметры сваи. Ученые протестировали множество моделей нейронных сетей, чтобы найти наиболее эффективную архитектуру. В результате они получили сеть из 4 скрытых слоев, каждый из которых состоят из 200 нейронов. Машинное обучение исследователи провели с помощью метода обратного распространения ошибки, используя базу данных существующих объектов.
Результаты своего исследования молодые ученые Пермского Политеха опубликовали в журнале Journal of Physics: Conference Series.
По словам ученых, разработка позволила повысить точность прогноза с использованием меньшего количества информации.
