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
- Nghiên cứu ảnh hưởng của các điều kiện tổng hợp lên cấu trúc của vật liệu Zeolite 4A sử dụng phương pháp nhiễu xạ tại X kết hợp với phổ kế thời gian sống positron
- α-Ankyl hóa các hợp chất ceton thông qua enolat, azaenolat hoặc enamin
- Nghiên cứu tổng quan về nano bạc : từ tổng hợp đến ứng dụng
- Chế tạo giấy kháng khuẩn từ nano bạc và giấy Dó truyền thống của Việt Nam
- Chế tạo và đánh giá khả năng sử dụng liều kế CaSO4:Tm trong đo liều tích lũy môi trường lòng đất