CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông bọt
Tác giả: TS. Lý Hải Bằng, TS. Nguyễn Thùy Anh
Số trang:
Tr. 20-25
Tên tạp chí:
Cầu đường Việt Nam
Số phát hành:
Số 05
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
624
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Trí tuệ nhân tạo (Al), mạng nơron nhân tạo, bê tông bọt, cường độ nén
Chủ đề:
Kỹ thuật xây dựng--Bê tông
&
Cường độ kháng nén
Tóm tắt:
Tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng mô hình dự báo cường độ nén của bê tông bọt 28 ngày tuổi. Mô hình được sử dụng là mô hình mạng nơron nhân tạo lan truyền ngược (ANN) với thuật toán Levenberg Marquardt. Kết quả cho thấy mô hình ANN dự báo rất tốt cường độ chịu nén, với độ chính xác cao và sai số thấp.
Tạp chí liên quan
- Đánh giá sự ảnh hưởng của quản trị nguồn nhân lực trong trạng thái chuyển đổi số tòi hiệu quả hoạt động xét dưới góc độ tài chính của doanh nghiệp nhỏ và vừa trong ngành thương mại và dịch vụ : nghiên cứu trên địa bàn Hà Nội
- Weak two-scale convergence in L2 for a two-dimensional case = Hội tụ hai-kích thước yếu trong L2 cho một trường hợp hai chiều
- Strong two-scale convergence for a two-dimensional case = Hội tụ hai-kích thước mạnh cho một trường hợp hai chiều
- 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
- Transition nodal basis functions in p-adaptive finte element methods = Hàm nút cơ sở chuyển giao dùng trong phương pháp phần tử hữu hạn thích nghi loại p