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.
- Đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng bệnh nhân gãy kín đầu dưới xương đùi được phẫu thuật kết hợp xương bằng nẹp khóa tại Bệnh viện Đa khoa Trung ương Cần Thơ
- Phân tích một số yếu tố liên quan đến thực trạng nuôi dưỡng ở người bệnh viêm tụy cấp tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Thực trạng hội chứng dễ bị tổn thương ở người bệnh cao tuổi mắc suy tim mạn tính
- Đặc điểm hình ảnh thoát vị đĩa đệm trên cộng hưởng từ và triệu chứng lâm sàng ở bệnh nhân chèn ép rễ thần kinh hông to
- Thực trạng cấp cứu ngoại viện bệnh nhân chấn thương sọ não tại một số Bệnh viện tại Hà Nội