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
- 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