Sử dụng mô hình hồi quy mạng lưới nơ ron sâu để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn = Using deep neural network regression model to predict compressive strength of self-compacting concrete
Tác giả: Trần Thu Hiền, Phan Ngọc Trung, Hoàng Nhật Đức
Số trang:
Tr. 3-10
Số phát hành:
Số 03 (64)
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
510
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Mô hình hồi quy mạng lưới nơ ron sâu, cường độ chịu nén, bê tông tự lèn
Chủ đề:
Bê tông xây dựng
Tóm tắt:
Mô hình hồi quy mạng lưới nơ ron sâu (DNNR) đã được sử dụng để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn. Mô hình được đào tạo và kiểm tra trên tổng số 327 điểm dữ liệu. Các biến số đầu vào bao gồm 6 hàm lượng thành phần và tuổi của bê tông theo ngày. Mô hình DNNR đã cho thấy khả năng xác định được các ánh xạ phức tạp giữa biến đầu vào và đầu ra. Kết quả dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn có độ chính xác cao so với kết quả thực nghiệm.
Tạp chí liên quan
- Một số giải pháp bảo đảm chất lượng, hiệu quả truy cứu trách nhiệm hình sự pháp nhân thương mại phạm tội
- Kiểm soát tư pháp đối với quyết định hành chính ở Việt Nam: gợi mở từ học thuyết Chevron
- Các phương thức giải quyết tranh chấp, vi phạm pháp luật về môi trường ở Việt Nam và một số kiến nghị
- Nghiên cứu độc tính cấp và bán trường diễn cùa Hoạt huyết Nhất Nhất trên thực nghiệm
- Sừ dụng thang đo Short Mood and Feelings Questionnaire đánh giá trầm càm ở học sinh lớp 6 của một trường THCS tại Hà Nội