CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Chuẩn đoán kết cấu bê tông cốt thép bị ăn mòn dựa trên mô hình lai ghép trí tuệ nhân tạo
Tác giả: Nguyễn Đăng Trình, Phạm Đức Thắng, Nguyễn Thanh Hải
Số trang:
Tr. 68-71
Tên tạp chí:
Xây dựng
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 cốt thép, mô hình lai ghép, trí tuệ nhân tạo, kết cấu thép
Tóm tắt:
Nghiên cứu này sử dụng mô hình lai ghép giữa máy hỗ trợ véc tơ bình phương bé nhất với thuật toán tiến hóa vi phân trên môi trường tính toán của phần mềm Matlab. Mô hình được xây dựng và thử nghiệm trên bộ dữ liệu thu thập thực tế tại Tp. Hồ Chí Minh. Kết quả so sánh cho thấy rằng mô hình lai ghép có được hiệu suất dự đoán cao nhất trong việc ước tính cường độ còn lại của dầm bê tông cốt thép bị ăn mòn so với các mô hình riêng lẻ.
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