ProQuest Central
CSDL Springer
CSDL IEEE
Stinet
NXB Xây Dựng
Trí tuệ Nhân tạo (AI)
CHUYÊN NGÀNH
CHUYÊN NGÀNH

Bài báo Giảng viên DTU

Thư mục chuyên đề

CSDL Bài trích Báo - Tạp chí

Trở về
Hiển thị Marc

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