به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

multiple linear regression

در نشریات گروه عمران
تکرار جستجوی کلیدواژه multiple linear regression در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه multiple linear regression در مقالات مجلات علمی
  • محمد رضائی*، فریبرز متین پور، شادمان محمدی بلبان آباد، وهاب سرفرازی

    در این مقاله از الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری (GWO) برای پیش بینی حداکثر نشست سطح زمین (Smax) و عرض گودی پروفیل نشست (i) ناشی از عملیات حفاری تونل های شهری استفاده شده است. بدین منظور، 26 دسته داده با دو پارامتر خروجی (Smax و i) و 9 پارامتر ورودی شامل چسبندگی (C)، زاویه اصطکاک داخلی (φ)، مدول تراکم پذیری خاک (Es)، فاصله محور تونل از سطح زمین (H)، قطر تونل (D)، فشار تزریق گروت (P)، درصد پرشدن گروت (n)، نیروی پیشران (F) و نرخ پیشروی (v) دستگاه حفاری جهت مدل سازی الگوریتم GWO گردآوری شد. همچنین، مدل رگرسیون خطی چندگانه (MLR) جهت ارزیابی و مقایسه با الگوریتم GWO استفاده گردید. عملکرد مدل های GWO و MLR با استفاده از سه شاخص آماری ضریب تعیین، جذر میانگین مربعات خطا و خطای مطلق میانگین در مراحل آموزش و تست مورد بررسی قرار گرفت و با نتایج مدل های تجربی موجود در منابع مقایسه گردید. نتایج حاصله بیانگر خطای کمتر الگوریتم GWO و قابلیت اطمینان و دقت بالاتر آن در مقایسه با مدل MLR و سایر مدل های تجربی است. بعلاوه، نتیجه آنالیز حساسیت مدل ها و همبستگی داده ها نشان داد که پارامترهای F و n به ترتیب مهم ترین و کم اهمیت ترین پارامترهای تاثیرگذار بر Smax هستند. همچنین، C و v به ترتیب دارای بیش ترین و کم ترین تاثیر بر i می باشند. با در نظر گرفتن نتایج حاصل از این تحقیق، می توان نتیجه گرفت که مدل های پیشنهادی (به ویژه مدل GWO) از قابلیت بالایی برای تخمین پارامترهای نشست سطح زمین برخوردارند.

    کلید واژگان: تول سازی، حداکثر نشست سطح زمین، عرض گودی پروفیل نشست، بهینه سازی گرگ خاکستری، رگرسیون خطی چندگانه
    M. Rezaei *, F. Matinpour, S. Mohammadi Bolbanabad, V. Sarfarazi

    In this paper, grey wolf optimization (GWO) and multiple linear regression (MLR) models have been utilized to estimate the maximum surface settlement (Smax) and trough width (i) of settlement profile due to the tunnel excavation. The results show the superiority of the GWO algorithm compared to the MLR model and similar empirical models. Moreover, the importance study and the correlation matrix of the datasets reveal that thrust force and cohesion are the most important variables on Smax and i, respectively. On the other hand, the tunnel diameter and Poisson ratio are the least important variables on Smax and i, respectively .

    Keywords: Tunneling, Maximum Surface Settlement, Trough Width Of Settlement, Grey Wolf Optimizer, Multiple Linear Regression
  • Morteza Shariati *, Mohammad Habibi, Emad Toghroli, Maryam Ramezani

    Due to its enhanced mechanical qualities and environmental sustainability, waste rubber in concrete materials has attracted more attention. In this investigation, a numerical model was suggested to clarify the effect of rubber tiering on strengths. Given the variety of raw materials available then, changing how concrete works to fit modern development is hard. The standard mixing ratio test method could be replaced with the artificial neural optimization model, and the concrete performance prediction could be realized accurately and quickly. This will allow for the more efficient use of a wide range of complex novel raw materials and improve the concrete mix ratio design method. Evaluating the workability, compressive, splitting, tensile, and bending strengths include replacing rubber waste particles with 10%, 20%, and 30% of aggregates by volume. Data was collected from the literature, and the results were analyzed using an Extreme Learning Machine (ELM) and Multiple Linear Regression (MLR) to accurately evaluate rubberized concrete beams' performance with micro-reinforcement. The results revealed that using rubber waste particles leads to a decline in the weight of the concrete sample and a level of Compressive Strength (CS) compatible with a load-bearing wall. The regression analysis revealed a high correlation between the independent and dependent variables, with R2 values ranging from 0.932 to 0.983 in both the training and testing phases. However, there was higher variability in the test phase, with RSD values ranging from 6.23% to 9.92%, compared to the training phase, with RSD values ranging from 5.12% to 6.77%. The study demonstrated the potential to use waste rubber in concrete composites and the importance of considering the training and test phase results for accurate predictions. Regarding accuracy, both models have relatively high R2 values (0.954 for ELM and 0.943 for MLR), indicating a strong correlation between the independent and dependent variables. However, ELM has a slightly lower RSD (6.88%) than MLR (5.45%). Regarding Mean Relative Error (MRE), both models have similar results (5.12% for ELM and 5.87% for MLR). In terms of time, the ELM model has a much faster running time of 2.45 seconds compared to the MLR model, which takes 28.011 seconds. ELM can make predictions faster than MLR, which could be significant in real-time applications.

    Keywords: Concrete, Waste Rubber Tier, Multiple Linear Regression, Extreme Learning Machine
  • Seyed Ali Ghaemi *, Mansour Hadji Hoseinlo
    This paper analyzes freight production and attraction and their relationship with traffic analysis zone (TAZ) features. The effects of some parameters on the production and attraction of industrial, agricultural and livestock, food, and fruit and vegetable freight were evaluated using over 300 explanatory variables, i.e., land-use types, the numbers and areas of businesses, the characteristics of residents and employees, employment, land price, vehicle ownership per capita, and road network, and TAZ descriptors. The 2019 comprehensive master plan of Shiraz, Iran, in 325 TAZs was employed. A vehicle survey and roadside interviews were used to collect data in three cordons involving 143 stations. Vehicles of different types were counted in the vehicle survey, and the roadside interview forms included questions on the travel time, vehicle type, vehicle capacity, freight amount, freight type, and travel origin and destination. Then, the freight origin-destination (O-D) matrix was constructed. To evaluate the effects of variables on the production and attraction of industrial, agricultural and livestock, food, and fruit and vegetable freight using aggregated data in the TAZs of Shiraz, Iran, for different freight, modeling was performed based on minimizing the residual sum of squares, proposing a total of eight models. The adjusted coefficient of determinations (adjusted R2) was calculated to be larger than 0.55 for all eight models. In addition, the models were found to have root-mean-square errors (RMSE) below 130.
    Keywords: Freight transport models, Freight generation modelling, Sampling, Multiple linear regression
  • مریم دهقانیزاده*، .هدی فلاح تفتی

    درحال حاضر در مطالعات و طراحی های مربوط به تقاطعات چراغ دار ایران، از مقادیر ضریب هم سنگ سواری پیشنهادی توسط سایر آیین نامه های معتبر دنیا استفاده می شود که به نظر می رسد باتوجه به خصوصیات متفاوت هندسی، رفتاری و خودروها در کشورمان با کشورهای دیگر، تاثیر منفی بر درستی تحلیل های ظرفیتی آنها داشته باشد؛ لذا در این مطالعه سعی شد تا برای نخستین بار بااستفاده از روش آنالیز رگرسیون چندمتغیره، مقادیر ضرایب هم سنگ سواری برای اتوبوس، مینی بوس و موتورسیکلت های عبوری در تقاطعات چراغ دار شهری محاسبه شود. این مطالعه در محدوده 9 تقاطع چراغ دار شهرهای اصفهان و یزد انجام شد و روابط پیشنهادی در نرم افزار SPSS برازش شدند؛ سپس از ضرایب پرداخت شده برای مدل استفاده شد و مقادیر 46/0، 45/1 و 53/2 به ترتیب برای ضرایب معادل سواری موتورسیکلت، مینی بوس و اتوبوس به دست آمد؛ هم چنین ضریب هم سنگ سواری کلی برای وسایل نقلیه سنگین برابر 13/2 به دست آمد. از این نتایج می توان به عنوان بهترین تخمین موجود برای تعیین ضریب هم سنگ در دیگر تقاطع های چراغ دار مشابه در کشور استفاده کرد.

    کلید واژگان: ضریب هم سنگ سواری، تقاطع های چراغ دار، آنالیز رگرسیون چندمتغیره، ظرفیت تقاطع
    Maryam Dehghanyzade *, Mehdi Fallah Tafti

    At present, the Equivalent Passenger Car Unit (PCU) values, proposed by other international guides, are used in the design and analysis of signalized intersections in Iran. It is likely that this would produce a negative impact of the accuracy of capacity analysis used for these intersections as the geometric design, behavioral attributes and vehicle characteristics are different here. Hence, it was decided to estimate the PCU values for buses, minibuses and motorcycles at Iranian signalized intersections using a multiple linear regression in this study. The required field data was collected from 9 intersections located at Isfahan and Yazd cities and the regression analysis was then performed on the data using SPSS software. Thereby, the PCU values for the motorcycles, minibuses and buses were obtained as 0.46, 1.45 and 2.53. Finally, an overall average PCU value of 2.13 was obtained for the heavy vehicles. The results could be used as the best estimate of PCU values for the similar Iranian signalized intersections.

    Keywords: Passenger Car Unit, Signalized Intersections, Multiple linear regression, Intersection Capacity
  • محمد جواد طاهری امیری، علی اشرفیان*، فرشید رضا حقیقی، مائده جواهری بارفروشی
    ساخت و نگهداری روکش های بتنی  از مسائل مهم و پرهزینه در دهه اخیر بوده است. ازاین رو، استفاده از بتن خودتراکم به عنوان بتنی با ویژگی های مقاومتی مطلوب و آلایندگی پایین مورد توجه قرار گرفته است. خواص مقاومتی بتن خودتراکم  به فاکتورهای مهمی از نسبت های اختلاط وابسته بوده که لزوم  پژوهش های آزمایشگاهی و آنالیز های کامپیوتری هوشمند در ساخت آن را نمایان ساخته است. تعیین میزان بهینه مواد تشکیل دهنده بتن به منظور رسیدن به مقاومت مطلوب، صرفه جویی در تعداد دفعات آزمایش و کاهش هزینه های انجام آزمایش ها ارائه مدل های رگرسیونی محاسباتی برای تخمین خواص مقاومتی بتن را مورد توجه قرار داده است. هدف اصلی در این مطالعه ارائه رابطه ای محاسباتی برای تخمین مقاومت فشاری بتن خودتراکم حاوی خاکستر پوسته برنج (RHA) با استفاده از رویکرد قدرتمندی به نام برنامه نویسی بیان ژن (GEP) می باشد. برای ارزیابی عملکرد مدل پیشنهادی GEP مطالعه ای مقایسه ای با استفاده از روش های کلاسیک مدلسازی داده مبنای شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و رگرسیون خطی چندگانه (MLR) نیز انجام شد. مجموعه داده های قابل اطمینان و مناسبی شامل 156 نمونه مقاومت فشاری حاوی RHA از مقالات معتبر جمع آوری و مورد استفاده قرار گرفت. عملکرد مدل های پیشنهادی ارائه شده با استفاده از شاخص های خطای ضریب همبستگی (R)، ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) و میانگین خطای مطلق (MAE) محاسبه و ارزیابی گردید .نتایج شاخص های خطا در ارزیابی عملکرد مدل های توسعه داده شده نشان داد روش    GEPدقت قابل توجه و مقادیر خطای کمتری در محاسبه داشته است. همچنین رابطه  محاسباتی براساس عبارات بیان ژنی در روش GEP برای پیش بینی مقاومت فشاری در سنین مختلف ارائه شد که با شاخص همبستگی 0.94 و مقادیر خطای 4-5  مگاپاسکال دقت قابل توجهی را نشان داده است. رابطه ارائه شده به آسانی می تواند برای پیش طراحی نسبت های اختلاط و همچنین کنترل سریع راه حلهایی قطعی مورد استفاده قرارگیرد .تحلیل حساسیت برای مشخص کردن مقادیر تاثیرگذار در مدل مقاومت فشاری ارائه شده نشان داد، متغیر چسباننده در این مدلسازی نسبت های اختلاط بیشترین تاثیر عملکردی را ایفا نموده است.
    کلید واژگان: بتن خودتراکم، برنامه نویسی بیان ژن، شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون خطی چندگانه، مقاومت فشاری، پیش بینی
    MOHAMMAD JAVAD TAHERI AMIRI, Ali Ashrafian*, Farshid Reza Haghighi, Maedeh Javaheri Barforooshi
    The construction and maintenance of structural pavement was a high-cost problem in last decade. The mechanical properties of self compacting concrete (SCC) required important factors .From its mechanical properties, the compressive strength (CS) is necessary to investigate experimental and computational intelligence analysis in construction materials. Developing models with accurate estimation for this key property caused to saving costs and time and producing an optimal blend. Because of the many advantages, using of SCC in structures is increasing. Construction of precast-prefabricated components, with the use of concrete has also recently been considered. Concrete properties have significant role in precast-prefabricated girders behavior. Exact prediction of these properties is the base of member’s analysis and design. The main purpose of this study is presents new formulation to estimate the compressive strength of self-compacting concrete containing rice husk ash (RHA) using robust variant of genetic programming, namely gene expression programming (GEP) method. To evaluate the performance of the GEP-based proposed model, prediction was also done using classical data driven methods named artificial neural network (ANN) and multiple linear regression (MLR) models.  A large and reliable experimental database containing the results of 156 compressive strength of SCC incorporating RHA is collated through an extensive review of the literature. The performance of proposed models of CS is then assessed using the database, and the results of this evaluation are presented using selected performance measures. New expressions for the estimation of CS of SCC are developed based on the database. To evaluate the modeling performances of the proposed GEP models for CS, different statistical metrics were used. Correlation coefficient (R), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) were used as the measure of precision. The results showed that the models developed using the aforementioned methods have accuracy over 90 percent in prediction of CS of SCC. The results of testing datasets are compared to experimental results and their comparisons demonstrate that the GEP model (R=0.94, RMSE= 4.308 and MAE=4.916) outperforms ANN (R=0.92, RMSE= 5.136 and MAE=5.624) and MLR (R=0.89, RMSE= 8.212 and MAE=9.472). Proposed models have a strong potential to predict compressive strength of self compacting concrete incorporating rice husk ash with great precision. The importance of different input parameters is also given for predicting the compressive strengths at various ages using gene expression programming. Performed sensitivity analysis to assign effective parameters on compressive strength indicates that cementitious binder content is the most effective variable in the mixture. The assessment results present that the performance of the proposed models are in close agreement with the experimental results. Moreover, the new GEP-based formulation provides improved estimates of the compressive strength of SCC compared to ANN and MLR models. The proposed design equation can readily be used for pre-design purposes or may be used as a fast check on deterministic solutions.
    Keywords: Self-Compacted Concrete, Gene Expression Programming, Artificial Neural Network, Multiple Linear Regression, Compressive Strength, Prediction
  • امیررضا ماهپور، محمد مهدی مرتهب *، محمدحسن سبط

    به کمک پرسش نامه، میزان اتلاف 4 مصالح پرکاربرد، شامل: میلگرد، بتن، سیمان و آجر در 32 ساختمان مسکونی با اسکلت بتنی در شهر تهران جمع آوری و مشاهده شد که در ساختمان های مذکور، سیمان با حدود اتلاف 8٫6\٪ وزنی بیش از سایر مصالح تلف می شود. با استفاده از نتایج پرسش نامه ی ذکرشده و برازش خطی چندگانه، مدل اولیه ی اتلاف سیمان ساخته شد. سپس با نظرسنجی از متخصصان ساخت به کمک پرسش نامه ی دوم، راهکار مشوق مالی برای کاهش اتلاف سیمان مناسب تشخیص داده شد. ساختار یک مشوق که از نظر اقتصادی و زیست محیطی توجیه پذیر است جهت تشویق پیمانکاران به کاهش اتلاف سیمان تدوین شد. در ادامه، مدل دوم اتلاف سیمان با لحاظ کردن پارامتر مشوق مالی بازسازی شد. علاوه بر مشوق ذکرشده، با تحلیل نتایج خروجی مدل های ایجادشده و دریافت نظرات متخصصان ساخت، توسعه ی فرهنگ به کارگیری قرارداد «سرجمع» به جای قرارداد «اضافه بر هزینه» و طراحی ساختمان های کم مساحت تر با طبقات بیشتر به جای ساختمان های با مساحت بیشتر و کم طبقه، نسبت به سایر راهکارهای کنترل اتلاف، ارجح تشخیص داده شدند. این چارچوب می تواند در راستای اجرایی شدن «توسعه ی پایدار» پروژه های ساختمان سازی به شهرداری تهران پیشنهاد شود.

    کلید واژگان: سیمان، کنترل اتلاف سیمان، مشوق مالی، برازش خطی چندگانه، ساختمان های مسکونی بتنی پایدار تهران
    A.R Mahpour, M.M. Mortaheb *, M. H. Sebt

    In sustainable management of solid waste, decreasing construction waste generation is an important step. In developing countries, modern construction techniques are not adopted as in developed countries and contractors follow wasteful manners when utilizing building materials. The result is building material waste which unfavorably a ects environment. At the same time, it is considered an earnest concern and a solemn environmental problem all over the world requiring a reliable database to be managed, whereas investigations done by the authors imply that no ocial organization maintains any related authenticated data, making thriving construction waste management policies too dicult to be de ned and implemented in Tehran, Iran. In this article, variables a ecting materials waste were derived from accessible reviewed literature, then using the rst questionnaire survey quantities of variables were collected for thirty two representative residential buildings in Tehran. Primary analysis showed that cement is wasted more than other studied materials (about 8.6% by weight). Due to huge amounts of energy and raw materials used in production of cement and pertained destructive e ects on environment such as air pollutants emission, cement waste reduction leads to emission abatement and cost saving. This is why cement waste was targeted to be diminished in this paper. After quantifying cement waste versus dependent variables of this study, it was resulted that \lump sum" contract is preferable to \cost plus" contract in terms of cement waste. Furthermore, designing smaller buildings with more stories is suggested instead of bigger buildings with fewer stories. Since no construction waste reduction policy is implemented in Iran so far, authors conducted a subsequent questionnaire survey to evaluate di erent waste reduction policies. As a result, de ning a nancial-based incentive plan ranked the rst in order of preference based on opinions of construction experts. Therefore, a nancial-based incentive plan was structured. This plan was proven to be both viable economically and justi able environmentally. These suggestions could be proposed to Tehran municipality to be implementable in sustainable residential building projects.

    Keywords: Cement, Cement Waste Management, Nancial-Based Incentive, Multiple Linear Regression, Tehransustainable Residential Buildings
  • F. Khademi, K. Behfarnia*
    In the present study, two different data-driven models, artificial neural network (ANN) and multiple linear regression (MLR) models, have been developed to predict the 28 days compressive strength of concrete. Seven different parameters namely 3/4 mm sand, 3/8 mm sand, cement content, gravel, maximums size of aggregate, fineness modulus, and water-cement ratio were considered as input variables. For each set of these input variables, the 28 days compressive strength of concrete were determined. A total number of 140 input-target pairs were gathered, divided into 70%, 15%, and 15% for training, validation, and testing steps in artificial neural network model, respectively, and divided into 85% and 15% for training and testing steps in multiple linear regression model, respectively. Comparing the testing steps of both of the models, it can be concluded that the artificial neural network model is more capable in predicting the compressive strength of concrete in compare to multiple linear regression model. In other words, multiple linear regression model is better to be used for preliminary mix design of concrete, and artificial neural network model is recommended in the mix design optimization and in the case of higher accuracy requirements.
    Keywords: concrete, compressive strength, artificial neural network, multiple linear regression
  • طاهر رجایی، اکرم زینی وند
    منابع آب زیرزمینی یکی از مهم ترین منابع تامین آب می باشند، از این رو مدل سازی آن ها بسیار حائز اهمیت می باشد. ارزیابی و پیش بینی تراز آب زیرزمینی به پیش بینی منابع آب زیرزمینی کمک می کند. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد سه مدل رگرسیون خطی چندمتغیره (MLR)، مدل هیبرید موجک- شبکه عصبی (WNN) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) در پیش بینی سطح آب زیرزمینی (GWL)، بر مبنای دو معیار ریشه خطای مربع متوسط (RMSE) و ضریب کارایی نش- ساتکلیف (E) می باشد. داده های استفاده شده در این پژوهش مربوط به دو حلقه چاه مشاهده ای در حوضه آبریز شریف آباد استان قم هستند. مدل سازی تراز آب زیرزمینی چاه ها با استفاده از داده های تراز آب زیرزمینی 15 سال و 6 ماه، برای پیش بینی تراز 19 ماهه دوره آزمون انجام شده است. نتایج نشان داده اند که مدل موجک- شبکه عصبی تطابق بهتری با مقادیر مشاهده ای تراز آب زیرزمینی دارد.
    کلید واژگان: دشت شریف آباد، تراز آب زیرزمینی، شبکه عصبی مصنوعی، تبدیل موجک، رگرسیون خطی چند متغیره
    Taher Rajaee *, Akram Zeynivand
    Groundwater resources are one of the main sources of water supply. In recent years, the natural balance between fresh and saline water due to over-exploitation has been deteriorated and groundwater levels GLs in many parts of the country aquifers have turned negative. Evaluation and prediction of groundwater levels through specific models helps in forecasting of groundwater resources. In recent years, artificial neural networks (ANNs) have been used for GL prediction, aquifer parameter determination and groundwater quality monitoring. An important feature of ANN models is their ability to detect patterns in a complex system. Yang et al. [1] evaluated the potential of a BPANN and an Integrated Time Series (ITS) model based on the modern statistical models and techniques for the purpose of predicting the GL in an arid and semi-arid region of China. However, ANNs and other linear and non-linear methods frequently used have limitations with non-stationary data. ANN models cannot handle non-stationary data without input data pre-processing. The methods for dealing with non-stationary data are not as advanced as those for stationary data and additional research is needed to investigate methods that are better able to handle non-stationary data effectively. An example of such a method is wavelet analysis. Wavelet analysis can be used to decompose an observed time series (such as GL) into various components so that the new time series can be used as inputs for an ANN model. In this research, WA–ANN models were developed and compared with ANN and MLR models for forecasting GL at two tubes observed wells in the Sharif Abad watershed in Qom, Iran. In this paper, a new method based on coupling discrete wavelet transforms (WA) and ANN for GL forecasting is proposed. The relative performance of the proposed coupled wavelet-ANN models was compared to regular ANN models and Multiple Linear Regression (MLR) models for monthly GL forecasting. The comparison of the prediction accuracies of the WA-ANN and other models indicated that the proposed WA-ANN model could predict GL time series because of using multi-scale time series data as the ANN input layer.
    Keywords: Sharif Abad plain, Groundwater level, Artificial neural network, Wavelet transform, Multiple linear regression
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال