Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Açık Bilim, Sanat Arşivi
Açık Bilim, Sanat Arşivi, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi tarafından doğrudan ve dolaylı olarak yayınlanan; kitap, makale, tez, bildiri, rapor gibi tüm akademik kaynakları uluslararası standartlarda dijital ortamda depolar, Üniversitenin akademik performansını izlemeye aracılık eder, kaynakları uzun süreli saklar ve yayınların etkisini artırmak için telif haklarına uygun olarak Açık Erişime sunar.MSGSÜ'de Ara
Multioutput Regression for Reinforced Retaining Wall Optimum Design with Machine Learning
| dc.contributor.author | Aydın, Yaren | |
| dc.contributor.author | Bekdaş, Gebrail | |
| dc.contributor.author | Nigdeli, Sinan Melih | |
| dc.contributor.author | Işıkdağ, Ümit | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-16T07:18:23Z | |
| dc.date.available | 2026-01-16T07:18:23Z | |
| dc.date.issued | 2026 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.1007/978-3-032-07738-7_5 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14124/10339 | |
| dc.description.abstract | This study aims to predict optimum reinforced concrete wall dimensions and cost by using the height of the wall (H) and surcharge load (q) inputs using Multioutput Regression. The base learner models for Multioutput Regression used in this study are Decision Tree Regression (DTR), Support Vector Regression (SVR), Elastic Net Regression (ENT) and Histogram Gradient Boosting Regression (HGBR). Coefficient of Determination (R2), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Squared Error (MSE) are used for performance evaluation. Among these models, DTR showed the highest prediction performance (R2: 0.855, MSE: 3930.22, MAE: 18.09). | en_US |
| dc.language.iso | eng | en_US |
| dc.publisher | Springer International Publishing AG | en_US |
| dc.relation.ispartof | Studies in Systems, Decision and Control | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | en_US |
| dc.subject | Decision tree | en_US |
| dc.subject | Machine learning | en_US |
| dc.subject | Multioutput regression | en_US |
| dc.subject | Optimization | en_US |
| dc.subject | Retaining wall | en_US |
| dc.title | Multioutput Regression for Reinforced Retaining Wall Optimum Design with Machine Learning | en_US |
| dc.type | bookPart | en_US |
| dc.department | Fakülteler, Mimarlık Fakültesi, Mimarlık Bölümü | en_US |
| dc.institutionauthor | Işıkdağ, Ümit | |
| dc.identifier.doi | 10.1007/978-3-032-07738-7_5 | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
| dc.identifier.scopus | 2-s2.0-105026794957 | en_US |
Bu öğenin dosyaları:
| Dosyalar | Boyut | Biçim | Göster |
|---|---|---|---|
|
Bu öğe ile ilişkili dosya yok. |
|||
Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.
-
Տcopus [1643]
Scopus | Abstract and citation database
