論文の概要: Explainable Artificial Intelligence Model for Evaluating Shear Strength Parameters of Municipal Solid Waste Across Diverse Compositional Profiles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15827v1
- Date: Thu, 20 Feb 2025 05:02:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.80826
- Title: Explainable Artificial Intelligence Model for Evaluating Shear Strength Parameters of Municipal Solid Waste Across Diverse Compositional Profiles
- Title（参考訳）: 各種組成プロファイルを用いた都市ごみのせん断強度パラメータ評価のための説明可能な人工知能モデル
- Authors: Parichat Suknark, Sompote Youwaib, Tipok Kitkobsin, Sirintornthep Towprayoon, Chart Chiemchaisri, Komsilp Wangyao,
- Abstract要約: 本稿では,多様なプロファイル間の凝集度と摩擦角を評価するための新しい説明可能な知能(XAI)フレームワークを提案する。
提案モデルでは,多層パーセプトロンアーキテクチャとSHAP(SHapley Additive exPlanations)解析を統合した。
従来の勾配法に比べて予測精度は優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Accurate prediction of shear strength parameters in Municipal Solid Waste (MSW) remains a critical challenge in geotechnical engineering due to the heterogeneous nature of waste materials and their temporal evolution through degradation processes. This paper presents a novel explainable artificial intelligence (XAI) framework for evaluating cohesion and friction angle across diverse MSW compositional profiles. The proposed model integrates a multi-layer perceptron architecture with SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis to provide transparent insights into how specific waste components influence strength characteristics. Training data encompassed large-scale direct shear tests across various waste compositions and degradation states. The model demonstrated superior predictive accuracy compared to traditional gradient boosting methods, achieving mean absolute percentage errors of 7.42% and 14.96% for friction angle and cohesion predictions, respectively. Through SHAP analysis, the study revealed that fibrous materials and particle size distribution were primary drivers of shear strength variation, with food waste and plastics showing significant but non-linear effects. The model's explainability component successfully quantified these relationships, enabling evidence-based recommendations for waste management practices. This research bridges the gap between advanced machine learning and geotechnical engineering practice, offering a reliable tool for rapid assessment of MSW mechanical properties while maintaining interpretability for engineering decision-making.
- Abstract（参考訳）: 都市ごみ中のせん断強度パラメータの正確な予測は, 廃棄物の異質性, 劣化過程による時間的変化などにより, 地盤工学における重要な課題である。
本稿では,多種多様なMSW構成プロファイル間の凝集度と摩擦角を評価するための,説明可能な人工知能(XAI)フレームワークを提案する。
提案モデルでは, 多層パーセプトロンアーキテクチャとSHAP(SHapley Additive exPlanations)解析を統合し, 特定の廃棄物成分が強度特性にどのように影響するかを透過的に把握する。
各種廃棄物組成および劣化状態の大規模直接せん断試験を含む訓練データについて検討した。
このモデルは従来の勾配上昇法に比べて予測精度が優れており、摩擦角と凝集予測の平均絶対誤差は7.42%と14.96%であった。
SHAP分析により, 繊維質材料と粒径分布がせん断強度変化の主要因であり, 食品廃棄物やプラスチックは有意だが非線形効果を示すことが明らかとなった。
モデルの説明可能性コンポーネントは、これらの関係を定量化し、廃棄物管理プラクティスに対するエビデンスベースのレコメンデーションを可能にした。
この研究は、高度な機械学習と地球工学の実践のギャップを埋め、工学的意思決定の解釈可能性を維持しつつ、MSWの機械的特性を迅速に評価するための信頼性の高いツールを提供する。
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