CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Ứng dụng mô hình học máy để dự đoán cường độ chịu nén hỗn hợp chất thải mỏ quặng gia cố bằng xi măng trong trường hợp khan hiếm dữ liệu
Tác giả: Trần Văn Quân, Ngô Việt Cường
Số trang:
Tr. 105-109
Số phát hành:
Tháng 11
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
690
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Mô hình học máy, cường độ chịu nén, chất thải mỏ quặng
Chủ đề:
Kỹ thuật xây dựng--Bê tông
Tóm tắt:
Trình bày việc sử dụng hai mô hình học máy đơn giản để dự đoán cường độ chịu nén của chất thải mỏ quặng. Do đó, hai thuật toán học máy bao gồm thuật toán tăng cường độ dốc và thuật toán vector hỗ trợ được sử dụng để dự đoán cường độ chịu nén chất thải mỏ quặng được gia cố bằng xi măng.
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