論文の概要: Soil Compaction Parameters Prediction Based on Automated Machine Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08343v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 08:13:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.876029
• Title: Soil Compaction Parameters Prediction Based on Automated Machine Learning Approach
• Title（参考訳）: 自動機械学習による土壌圧縮パラメータ予測
• Authors: Caner Erden, Alparslan Serhat Demir, Abdullah Hulusi Kokcam, Talas Fikret Kurnaz, Ugur Dagdeviren,
• Abstract要約: 本研究では,最適水分量(OMC)と最大乾燥密度(MDD)を予測する自動機械学習(AutoML)手法を提案する。 この研究により、XGBoost(Extreme Gradient Boosting)アルゴリズムは最高の性能を示し、MDDは80.4%、OCCは89.1%のR2乗値を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Soil compaction is critical in construction engineering to ensure the stability of structures like road embankments and earth dams. Traditional methods for determining optimum moisture content (OMC) and maximum dry density (MDD) involve labor-intensive laboratory experiments, and empirical regression models have limited applicability and accuracy across diverse soil types. In recent years, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques have emerged as alternatives for predicting these compaction parameters. However, ML models often struggle with prediction accuracy and generalizability, particularly with heterogeneous datasets representing various soil types. This study proposes an automated machine learning (AutoML) approach to predict OMC and MDD. AutoML automates algorithm selection and hyperparameter optimization, potentially improving accuracy and scalability. Through extensive experimentation, the study found that the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm provided the best performance, achieving R-squared values of 80.4% for MDD and 89.1% for OMC on a separate dataset. These results demonstrate the effectiveness of AutoML in predicting compaction parameters across different soil types. The study also highlights the importance of heterogeneous datasets in improving the generalization and performance of ML models. Ultimately, this research contributes to more efficient and reliable construction practices by enhancing the prediction of soil compaction parameters.
• Abstract（参考訳）: 土壌のコンパクト化は、道路堤防やアースダムなどの構造物の安定性を確保するために建設工学において重要である。 従来の最適水分量(OMC)と最大乾燥密度(MDD)を決定する方法は、労働集約的な実験実験を含む。 近年,これらの圧縮パラメータを予測する代替手段として,人工知能(AI)と機械学習(ML)技術が登場している。 しかし、MLモデルは予測精度と一般化可能性に苦慮することが多い。 本研究は,OMCとMDDを予測する自動機械学習(AutoML)アプローチを提案する。 AutoMLはアルゴリズムの選択とハイパーパラメータ最適化を自動化する。 大規模な実験を通じて、この研究は、XGBoost(Extreme Gradient Boosting)アルゴリズムが最高の性能を提供し、MDDは80.4%、OCCは89.1%のR2乗値を達成した。 これらの結果から, 異なる土壌タイプ間での圧縮パラメータ予測におけるAutoMLの有効性が示された。 この研究は、MLモデルの一般化と性能を改善する上で、異種データセットの重要性を強調している。 最終的に、この研究は、土壌の圧縮パラメータの予測を強化することにより、より効率的で信頼性の高い建設実践に寄与する。

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