CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Tối ưu hóa sức chịu tải cọc từ kết quả nén tĩnh hiện trường sử dụng giải thuật di truyền và mạng nơ-ron nhân tạo
Tác giả: Trần Văn Tiếng, Trần Quang Vinh
Số trang:
Tr. 129-135
Tên tạp chí:
Xây dựng
Số phát hành:
Số 03
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
624
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Thí nghiệm nén tĩnh, sức chịu tải giới hạn, phương pháp Chin-Kondner, phương pháp Chin-Kondner-GA, phương pháp Chin-Kondner-GA-ANN, ngoại suy, giải thuật gen di truyền, mạng nơ-ron nhân tạo
Tóm tắt:
Để tăng độ chính xác khi ngoại suy sức chịu tải giới hạn cọc từ dữ liệu nén tĩnh, bài báo này đề xuất giải pháp Chin-kondner-GA nhằm tối ưu hóa phương pháp Chin-kondner bằng cách sử dụng giải thuật gen di truyền. Bên cạnh đó, mạng nơ-ron nhân tạo còn được ứng dụng để huấn luyện phương pháp Chin-Kondner-GA nhằm đạt được kết quả tối ưu nhất có thể.
Tạp chí liên quan
- Training artificial neural network regression based on the generalized delta rule : a case study in modeling the compressive strength of concrete = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng
- XGBoost regression for estimating bearing capacity of concrete piles = Sử dụng hồi quy XGBoost để đánh giá sức chịu tải của cọc bê tông
- Training deep neural network for regression analysis with the generalized delta rule : a case study in modeling the shear strength of soil = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo sâu dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng dụn
- Linear regression models for predicting the compressive strength of rice husk ash-blended concrete = Ứng dụng các mô hình hồi quy tuyến tính cho việc dự báo cường độ chịu nén của bê tông có chứa tro trấu
- Applications of Google OR-Tools in solving construction management linear optimization problems = Ứng dụng công cụ Google OR-Tools trong giải các bài toán tối ưu hóa tuyến tính trong quản lý dự án xây dựng