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
- Thử nghiệm sản xuất cellulose vi khuẩn (BC) từ bùn giấy với quy mô pilot và ứng dụng làm phụ liệu tăng cường chất lượng giấy
- Đề xuất phương pháp và kỹ thuật kiểm toán môi trường cho phương tiện giao thông công cộng đường bộ
- Thiết kế và chế tạo thiết bị thu mẫu trọng lượng PM10; PM2.5 (ManPMS) cho môi trường không khí xung quanh
- Hiệu quả giảm phát thải khí nhà kính khi áp dụng một số công nghệ mới thay thế công nghệ bê tông asphalt nóng truyền thống
- Đánh giá hiệu quả xử lý nước thải dệt nhuộm bằng quá trình xâm thực thủy động học, kết hợp với H2O2/fenton đồng thể





