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
- Giảm thiểu ngập úng cho các đô thị vùng Đồng bằng sông Hồng trong điều kiện biến đổi khí hậu đảm bảo phát triển bền vững
- Mô hình xử lý chất thải rắn hữu cơ tại nguồn nhằm giảm thiểu phát thải khí nhà kính gây biến đổi khí hậu
- Đánh giá tiềm năng sản xuất khí sinh học từ phế phụ phẩm ngành chế biến rau quả tại Việt Nam
- Thách thức điện gió ngoài khơi Việt Nam và đề xuất giải pháp phát triển bền vững
- Cơ hội, thách thức và một số giải pháp nhằm thực hiện cam kết Net-Zero của Việt Nam vào năm 2050