ОЦЕНКА МОДУЛЯ ДЕФОРМАЦИИ ГРУНТА ПО ДАННЫМ СТАТИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Аннотация

Статья подготовлена по материалам доклада на международной геотехнической конференции имени З. Г. Тер-Мартиросяна (МГСУ, сентябрь 2024 г.). Рассматривается возможность определения модуля деформации связного грунта по данным статического зондирования с использованием методов машинного
обучения. Для обучения прогностических моделей собрана база данных, включающая результаты испытаний грунтов методом статического зондирования, данные о характеристиках грунтов вблизи скважин и использованы свободно распространяемые библиотеки на языке Python. Результаты показали, что
данные о прочностных характеристиках грунтов не оказали значительного влияния на точность оценки модуля деформации, тогда как добавление физических характеристик грунтов в исходные данные может значительно улучшить точность прогнозов. Однако только продвинутые модели, такие как нейронные сети и методы градиентного бустинга, способны в полной мере реализовать преимущества от дополнительных данных; простые регрессионные модели не обеспечивают такой же прирост точности.