Nghiên cứu áp dụng mô hình GBR trong dự báo giá trị độ ẩm tốt nhất của đất sử dụng trong đầm nén nền đường

Tóm tắt

Độẩm tốt nhất của đất (Optimal Moisture Content -OWC) là một thông sốkỹthuật quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả đầm nén và độ bền vững của nền đất trong xây dựng đường bộ. Việc xác định OWC bằng phương pháp thí nghiệm truyền thống đòi hỏi nhiều thời gian và chi phí, gây hạn chế trong thực tế thi công. Nghiên cứu này ứng dụng mô hình GradientBoostingRegressor (GBR) –một thuật toán học máy tiên tiến –để dự báo giá trị OWC dựa trên các đặc tính cơ lý của mẫu đất. Các chỉ số đánh giá định lượng được dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình bao gồm: R, MAE và RMSE. Kết quả mô hình đạt hệ số xác định lần lượt là 0.916 trên tập huấn luyện và 0.776 trên tập kiểm tra, cùng với các chỉ số lỗi MAE và RMSE thấp, cho thấy độ chính xác và khả năng tổng quát hóa tốt. Phân tích giải thích mô hình bằng kỹ thuật SHAP và biểu đồ Partial Dependence Plot (PDP) làm rõ vai trò quan trọng của các biến như giới hạn dẻo và hàm lượng sỏi trong ảnh hưởng đến OWC. Nghiên cứu cung cấp công cụ hỗ trợ hiệu quả cho thiết kế và thi công nền đất, đồng thời mở rộng ứng dụng các phương pháp học máy trong lĩnh vực địa kỹ thuật.