20431Dự đoán khả năng phun vữa của vữa xi măng mịn tự hút dựa trên các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu này nỗ lực dự đoán khả năng phun vữa bằng cách sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác nhau, một số mô hình dự đoán đã được tạo ra như máy vector hỗ trợ, kỹ thuật cây quyết định CHAID, cây phân loại và hồi quy (C&R) để kiểm nghiệm độ chính xác của các mô hình hiện tại.
20432Dự đoán lún bề mặt của môi trường đất yếu xung quanh khi thi công Metro số 6 Thành phố Hồ Chí Minh
Giới thiệu việc dự đoán lún của mặt đất gây ra trong quá trình đào đường hầm tuyến đôi có thể được thực hiện bằng các phương pháp khác nhau, bao gồm cả phương pháp giải tích và phương pháp số.
20433Dự đoán nhiệt độ bề mặt đường bê tông nhựa theo nhiệt độ không khí và thiết bị đo nhiệt cầm tay
Nhiệt độ bề mặt của mặt đường bê tông nhựa thường được định nghĩa là nhiệt độ ở 2 cm ngay phía dưới bề mặt trên của lớp bê tông nhựa. Nhiệt độ bề mặt đường luôn là kết quả của quá trình cân bằng nhiệt. Bài báo tập trung xây dựng mô hình dự đoán nhiệt độ bề mặt đường một cách đơn giản nhất.
20434Dự đoán rủi ro kinh doanh: ứng dụng mô hình Z-score của Altman với các công ty được niêm yết của Bulgarie
The aim of this paper is an attempt of application of the Altman’s model to publicly traded companies on the Bulgarian stock exchange. The companies have been selected from different industries (manufacturing, non-manufacturing), following the approach suggested by the models.
20435Dự đoán sự tiêu tán áp lực nước lỗ rỗng của bài toán bấc thấm (bài toán 1D)
Khắc phục yếu điểm của phương pháp giải tích bằng cách kết hợp biến đổi Laplace cho bấc thấm 1 phần trong đất để có thể giải được bài toán gia tải theo thời gian.
20436Dự đoán sức chịu tải của cọc bê tông cốt thép bằng thuật toán LightGBM
Móng cọc thường được sử dụng trong các công trình cao tầng xây dựng trên nền đất yếu. Sức chịu tải của cọc là một trong những yếu tố quan trọng trong quá trình thiết kế và thi công móng cọc. Nghiên cứu này ứng dụng thuật toán LightGBM để đánh giá sức chịu tải của cọc bê tông cốt thép.
20437Dự đoán sức chịu tải tới hạn của dầm thép có khoét lỗ bằng mạng nơ ron nhân tạo
Đánh giá mô hình đề xuất được thể hiện qua các tiêu chí thống kê, cụ thể là hệ số tương quan (R), căn của sai số toàn phương trung bình gốc (RMSE), sai số tuyết đối trung bình (MAE) và phần trăm sai số trung bình tuyết đối (MAPE).
20438Dự đoán sức kháng chọc thủng của sàn phẳng bê tông cốt sợi thép (SFRC) bằng thuật toán lan truyền ngược Bayesian
Sử dụng mô hình mạng nơ ron nhân tạo với thuật toán lan truyền ngược Bayesian chính quy để dự báo sức kháng chống chọc thủng của sàn phẳng bê tông cốt sợi thép.
20439Dự đoán sức kháng chọc thủng của sàn phẳng bê tông cốt thép không gia cố cắt
Đánh giá khả năng của thuật toán tăng cường độ dốc trong việc mô hình hóa ước tính sức kháng chọc thủng của sàn phẳng bê tông cốt thép không gia cố cắt, dựa trên bộ dữ liệu gồm 380 kết quả thí nghiệm được thu nhập.
20440Dự đoán sức kháng lửa của cột bê tông cốt thép chịu nén sử dụng phương pháp mạng nơ ron nhân tạo
Đề xuất sử dụng phương pháp mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán sức kháng lửa của cột bê tông cốt thép chịu nén dựa trên một số lượng mẫu đáng kể. Thêm nữa, phân tích độ nhạy được tiến hành để đánh giá ảnh hưởng của từng thông số đầu vào đến sức kháng lửa của cột. Cuối cùng, một phần mềm tích hợp dữ liệu dự đoán của phương pháp mạng nơ ron nhân tạo, được phát triển để có thể dự đoán sức kháng lửa của cột một cách tiện lợi và dễ dáng.