CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Mô phỏng cường độ nén của bê tông HPC sử dụng mạng nơ ron nhân tạo với thuật toán tối ưu hóa Bayesian và Levenberg Marquardt
Tác giả: ThS. Hoàng Thị Hương Giang
Số trang:
Tr. 19-23
Tên tạp chí:
Cầu đường Việt Nam
Số phát hành:
Số 7
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
693
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Bê tông cường độ cao, mạng nơ ron nhân tạo, Bayesian, Levenberg Marquardt
Chủ đề:
Bê tông cường độ cao
Tóm tắt:
Xây dựng mô hình ANN với các thuật toán Levenberg Marquardt và thuật toán tối ưu Bayesian để dự đoán cường độ chịu nén của HPC với độ chính xác cao và nhanh chóng.
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