Artificial neural network with adaptive moment estimation training approaches for prediction of punching shear capacity of steel
Tác giả: Hoang Nhat DucTóm tắt:
Estimating punching shear capacity (PSC) of steel fibre reinforced concrete slabs (SFRCS) is a crucial task in structural design. This study investigates the performances of artificial neural networks trained by the adaptive moment estimation (Adam) method in dealing with the task of interest. To alleviate overfitting problem, decoupled weight decay (AdamW) and L2regularization (AdamL2) are used. A dataset including 140 samples has been used to train and verify the machine learning approaches. Interms of root mean square error (RMSE), Experimental results including 20 independent runs point out that predictive performances of the AdamW (RMSE = 30.60) and AdamL2(RMSE = 31.74) are better than that of the Adam (RMSE = 36.62). However, performance of a combination of AdamW and AdamL2(RMSE = 32.31) is worse than those obtained from the individual AdamW and AdamL2.
- Nghiên cứu thiết kế mặt cắt ngang hầm đô thị và hầm ngoài đô thị đáp ứng điều kiện an toàn giao thông
- Phân tích ảnh hưởng của liên kết ngang đến dao động của cầu dầm chịu hoạt tải xe di động
- Tổ chức và quản lý hợp đồng dự án Thiết kế - Đấu thầu - Xây dựng
- Study on using rice husk ash from ceramic kiln as a partial alternative for cement in mortar = Nghiên cứu sử dụng tro trấu từ lò nung gốm để thay thế một phần xi măng trong vữa
- Xác định nguyên nhân gây chậm trễ tiến độ trong xây dựng nhà máy công nghiệp : nghiên cứu trường hợp tại Bình Dương, Việt Nam