CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Tối ưu hóa độ chính xác dự đoán kết cấu bê tông cốt thép bị ăn mòn dựa trên so sánh các mô hình trí tuệ nhân tạo
Tác giả: Vương Hoàng Thạch, Cao Nữ Kim Anh, Nguyễn Thanh Hưng
Số trang:
Tr. 106-109
Số phát hành:
Số 673 - Tháng 6
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 trí tuệ nhân tạo, ăn mòn, cường độ nén, bê tông cốt thép
Chủ đề:
Kết cấu--Bê tông cốt thép
Tóm tắt:
Đánh giá các mô hình dự đoán và tập hợp để dự đoán khả năng chịu lực của kết cấu BTCT bị ăn mòn, sử dụng các kỹ thuật như máy hỗ trợ vectơ (SVMs), mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs), hồi quy tuyến tính (LR) và hồi quy tuyến tính tổng quát (GENLIN) cũng như các mô hình tập hợp kết hợp các phương pháp này.
Tạp chí liên quan
- 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
- Experimental study on influence of rice husk ash on mortar compressive strength at different temperatures = Nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng của tro trấu tới cường độ của vữa ở các nhiệt độ khác nhau
- Artificial neural network with adaptive moment estimation training approaches for prediction of punching shear capacity of steel fibre reinforced concrete slabs = Sử dụng mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo với phương pháp huấn luyện ước tính mô men tự thích n
- Influence of rice husk ash on mortar compressive strength at different temperatures : machine learning based modelling = Ảnh hưởng của tro trấu tới cường độ của vữa ở các nhiệt độ khác nhau : mô hình hóa bằng máy học
- Image processing-based automatic gradation of stone aggregates = Tự động hóa việc xác định cấp phối hạt của cốt liệu đá sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh