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
- Trách nhiệm của doanh nghiệp trong phát triển kinh tế biển xanh
- Nghiên cứu mô phỏng DFT tính chất hấp phụ và giải hấp phụ trong dung môi nước của Luteolin và Ambroxol trên -Cyclodextri
- Nghiên cứu ảnh hưởng của thế tương tác Coulomb và sự mất cân bằng khối lượng lên các trạng thái ngưng tụ exciton-polariton
- Xác định hàm lượng một số nguyên tố trong rong mơ (Sargassum sp.) bằng kĩ thuật phân tích kích hoạt neutro
- Cơ chế khử Eu3+→Eu2+ của Sr2MgSi2O7:Eu3+ trong môi trường không khí và trong khí H2