CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
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
- Nguy cơ ô nhiễm không khí trong nhà và đề xuất giải pháp thiết kế công trình đảm bảo chất lượng không khí theo tiêu chuẩn Việt Nam
- Sử dụng chỉ thị sinh học rêu Barbula Indica trong đánh giá nguồn phát thải gây ô nhiễm kim loại nặng trong không khí tại thành phố Hải Phòng
- Nghiên cứu xây dựng hệ thống thông số, chỉ thị, chỉ số đánh giá kết quả đạt mục tiêu các quy hoạch ngành tài nguyên và môi trường
- Từ kinh nghiệm quốc tế đề xuất giải pháp chính sách khuyến khích thiết kế, chế tạo thiết bị chuyên dùng cho hoạt động điều tra cơ bản tài nguyên và môi trường
- Kinh nghiệm phát triển công trình xanh trên thế giới và đề xuất giải pháp phát triển ở Việt Nam nhằm đáp ứng mục tiêu giảm phát thải khí nhà kính