Mô phỏng monte carlo là gì? Các công bố khoa học về Mô phỏng monte carlo

Dựa trên một số lượng lớn các thí nghiệm mô phỏng Monte Carlo trên một mạng lưới đều đặn, chúng tôi so sánh các tính chất của kiểm tra Moran's I và kiểm tra nhân tử Lagrange đối với phụ thuộc không gian, tức là đối với cả tự tương quan lỗi không gian và biến phụ thuộc được suy rộng không gian. Chúng tôi xem xét cả độ chệch và sức mạnh của các bài kiểm tra cho sáu cỡ mẫu, từ hai mươi lăm đến 225 quan sát, cho các cấu trúc khác nhau của ma trận trọng số không gian, cho nhiều phân bố lỗi bên dưới, cho các ma trận trọng số được chỉ định sai, và cho tình huống khi có hiệu ứng ranh giới. Kết quả cung cấp chỉ số về các cỡ mẫu mà các tính chất tiệm cận của các bài kiểm tra có thể được xem là có hiệu lực. Chúng cũng minh họa sức mạnh của các bài kiểm tra nhân tử Lagrange để phân biệt giữa phụ thuộc không gian thực chất (trễ không gian) và phụ thuộc không gian như một phiền nhiễu (tự tương quan lỗi).

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là đánh giá và so sánh hiệu suất của các thuật toán học máy (ML) khác nhau, cụ thể là Mạng Nơron Nhân Tạo (ANN), Máy Học Tăng Cường (ELM) và thuật toán Cây Tăng Cường (Boosted), khi xem xét ảnh hưởng của các tỷ lệ đào tạo đối với kiểm tra trong việc dự đoán độ bền cắt của đất, một trong những tính chất kỹ thuật địa chất quan trọng nhất trong thiết kế và xây dựng công trình. Để thực hiện điều này, một cơ sở dữ liệu gồm 538 mẫu đất thu thập từ dự án nhà máy điện Long Phú 1, Việt Nam, đã được sử dụng để tạo ra các bộ dữ liệu cho quá trình mô hình hóa. Các tỷ lệ khác nhau (tức là 10/90, 20/80, 30/70, 40/60, 50/50, 60/40, 70/30, 80/20, và 90/10) đã được sử dụng để chia bộ dữ liệu thành bộ dữ liệu đào tạo và kiểm tra nhằm đánh giá hiệu suất của các mô hình. Các chỉ số thống kê phổ biến, chẳng hạn như Lỗi Bình Phương Trung Bình (RMSE), Lỗi Tuyệt Đối Trung Bình (MAE) và Hệ Số Tương Quan (R), đã được sử dụng để đánh giá khả năng dự báo của các mô hình dưới các tỷ lệ đào tạo và kiểm tra khác nhau. Ngoài ra, mô phỏng Monte Carlo đã được thực hiện đồng thời để đánh giá hiệu suất của các mô hình đề xuất, có tính đến ảnh hưởng của lấy mẫu ngẫu nhiên. Kết quả cho thấy mặc dù cả ba mô hình ML đều hoạt động tốt, nhưng ANN là mô hình chính xác nhất và ổn định nhất về mặt thống kê sau 1000 lần mô phỏng Monte Carlo (R Trung Bình = 0.9348) so với các mô hình khác như Boosted (R Trung Bình = 0.9192) và ELM (R Trung Bình = 0.8703). Điều tra về hiệu suất của các mô hình cho thấy khả năng dự báo của các mô hình ML bị ảnh hưởng lớn bởi các tỷ lệ đào tạo/kiểm tra, trong đó tỷ lệ 70/30 thể hiện hiệu suất tốt nhất của các mô hình. Một cách ngắn gọn, kết quả được trình bày ở đây thể hiện một cách thức hiệu quả trong việc lựa chọn các tỷ lệ dữ liệu phù hợp và mô hình ML tốt nhất để dự đoán chính xác độ bền cắt của đất, điều này sẽ hữu ích trong các giai đoạn thiết kế và kỹ thuật của các dự án xây dựng.