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
- Khả năng ứng dụng cách tiếp cận dự báo dài hạn (Foresight) trong xây dựng chính sách về an ninh môi trường
- Quy trình kỹ thuật kiểm kê, quan trắc đa dạng sinh học
- Nghiên cứu khả năng hấp phụ caffeine của than sinh học vỏ cà phê hoạt hóa bằng K₂CO₃
- Nghiên cứu ứng dụng phương pháp keo tụ điện hóa xử lý crom nước thải xi mạ
- Đánh giá các phương pháp phân loại lớp phủ thực vật tỉnh Hà Giang sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh SENTINEL-2