DOI: 10.5281/zenodo.18528489
title: Synthetic Dataset for Non-Linear Rock Mass Rating (RMR) Prediction using Machine Learning
title: Kaya Kütlesi Derecesi (RMR) Sisteminde Doğrusal Olmayan İlişkilerin Modellenmesi: Metodolojik Birleştirmeye Dayalı Hibrit Yaklaşım

description: This dataset contains 2000 samples of synthetic rock mass parameters generated via Monte Carlo simulation to test machine learning models for Rock Mass Rating (RMR) prediction. The dataset was designed to simulate non-linear interactions found in geological environments, specifically the combined negative effect of groundwater and poor discontinuity conditions, which traditional linear RMR summation methods fail to capture.

The repository includes the generated dataset (.csv) and the Python script (.py) used to generate it, ensuring full transparency and reproducibility of the methodology.

Variables (Columns): Input Parameters (5 Basic RMR Parameters):





UCS_MPa: Uniaxial Compressive Strength (5-250 MPa).




RQD_Percent: Rock Quality Designation (10-100%).




Spacing_mm: Discontinuity Spacing (20-4000 mm).




Condition_Score: Discontinuity Condition based on Bieniawski (1989) (0-30 points).




Groundwater_Score: Groundwater conditions (0, 4, 7, 10, 15 points).



Output / Target Variables:





Classic_RMR: The theoretical RMR value calculated by simple arithmetic summation of the five inputs.




Actual_RMR_Field: The simulated "Ground Truth" value, incorporating non-linear penalty functions for water-clay interactions and Gaussian noise (mean=0, std=5) to represent field uncertainties.



This dataset supports the study: "Modeling Non-Linear Relationships in Rock Mass Rating (RMR) System: A Methodological Stacking-Based Hybrid Approach".
description: Bu veri seti, Kaya Kütle Derecesi (RMR) tahmini için makine öğrenimi modellerini test etmek amacıyla Monte Carlo simülasyonu ile üretilmiş 2000 adet sentetik kaya kütlesi parametresini içermektedir. Veri seti, jeolojik ortamlarda karşılaşılan doğrusal olmayan etkileşimleri; özellikle geleneksel doğrusal RMR toplama yöntemlerinin yakalayamadığı yeraltı suyu ve zayıf süreksizlik koşullarının birleşik olumsuz etkisini simüle etmek üzere tasarlanmıştır.

Bu havuz (repository), metodolojinin tam şeffaflığını ve tekrarlanabilirliğini sağlamak amacıyla üretilen veri setini (.csv) ve onu üretmek için kullanılan Python kodunu (.py) içermektedir.

Değişkenler (Sütunlar): Girdi Parametreleri (5 Temel RMR Parametresi):





UCS_MPa: Tek Eksenli Basınç Dayanımı (5-250 MPa).




RQD_Percent: Kaya Kalite İndeksi (%10-100).




Spacing_mm: Süreksizlik Aralığı (20-4000 mm).




Condition_Score: Bieniawski (1989) tabanlı Süreksizlik Durumu (0-30 puan).




Groundwater_Score: Yeraltı Suyu durumu (0, 4, 7, 10, 15 puan).



Çıktı / Hedef Değişkenler:





Classic_RMR: Beş girdinin basit aritmetik toplamı ile hesaplanan teorik RMR değeri.




Actual_RMR_Field: Su-kil etkileşimleri için doğrusal olmayan ceza fonksiyonlarını ve saha belirsizliklerini temsil etmek için Gaussian gürültüyü (ortalama=0, std=5) içeren, simüle edilmiş "Zemin Gerçeği" (Ground Truth) RMR değeri.



Bu veri seti şu çalışmayı desteklemektedir: "Kaya Kütle Derecesi (RMR) Sisteminde Doğrusal Olmayan İlişkilerin Modellenmesi: Metodolojik Yığınlama (Stacking) Tabanlı Hibrit Yaklaşım".