CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Influence of rice husk ash on mortar compressive strength at different temperatures: Machine learning based modelling
Tác giả: Tran Thu Hien, Hoang Nhat DucTóm tắt:
The impact of different rice husk ash contents (5, 10, 20%) on mortar strength is examined at different elevated temperatures (150, 300, 450, 750oC). Based on a 45 experimental result data set, three machine learning algorithms including the Artificial Neural Network (ANN), the Least Squares Support Vector Regression (LS-SVR) and the Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) have been used to model the functional relationship between the mixture components and the compressive strength. As a result, it is shown that LS-SVR consists in the most capable approach for modeling mortar strength with a good value of coefficient of determination (R2) = 0.80. Accordingly, this machine learning approach is potential to be used in RHA contained mix design by construction engineers.
- Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố gây khó khăn trong việc học kĩ năng nghe của sinh viên không chuyên tiếng Anh tại Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
- Phương pháp thuyết trình tiếng Nhật và hiệu quả trong học tập tiếng Nhật của sinh viên ngành ngôn ngữ Nhật
- Tìm hiểu một số lỗi ngứ pháp tiếng Việt của sinh viên Trung Quốc qua các bài viết luận
- Sự chuyển hóa ý nghĩa của từ vị giác 咸 (hàm) trong tiếng Hán và “mặn” trong tiếng Việt
- Đặc trưng văn hóa – dân tộc của thành ngữ Tày có các thành tố chỉ bộ phận cơ thể biểu thị trí tuệ của con người