CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Interval estimation of compressive strength of concrete using artificial neural network developed with Python = Dự báo theo khoảng cường độ chịu nén của bê tông sử dụng mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo được phát triển với Python
Tác giả: Hoang Nhat Duc, Nguyen Quoc Lam, Pham Quang Nhat
Số trang:
P. 10-15
Số phát hành:
Số 05 (60) - Tháng 10
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
693
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
Concrete strength, blast furnace slag, artificial neural network, prediction interval
Chủ đề:
Concrete structures
Tóm tắt:
The compressive strength (CS) of concrete mixes is a crucial parameter. This paper aims to construct an artificial neural network (ANN) model for interval estimation of the CS of concrete blended with ground granulated blast furnace slag (GGBFS). The nonlinear regression based method is employed to derive the prediction intervals.
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