CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Dự báo khả năng chống xuyên thủng của sàn phẳng bê tông cốt thép bằng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo
Tác giả: Đỗ Nhật Minh, Trương Đình Nhật, Nguyễn Hữu Anh Tuấn, Lê Thị Thùy Linh
Số trang:
Tr. 225-229
Số phát hành:
Tháng 10
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
690
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Bê tông cốt thép, trí tuệ nhân tạo, sức kháng xuyên thủng, sàn phẳng
Tóm tắt:
Nghiên cứu này sử dụng mô hình hồi quy vector hỗ trợ bình phương nhỏ nhất (Least squares support vector regression - LSSVR) là một cải tiến của SVR nhằm giải quyết các vấn đề trên. Thuật toán tối ưu hóa Jellyfish search (JS) được sử dụng để tối ưu hóa các siêu tham số của mô hình LSSVR để nâng cao hiệu suất của mô hình dự báo.
Tạp chí liên quan
- Training artificial neural network regression based on the generalized delta rule : a case study in modeling the compressive strength of concrete = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng
- XGBoost regression for estimating bearing capacity of concrete piles = Sử dụng hồi quy XGBoost để đánh giá sức chịu tải của cọc bê tông
- Training deep neural network for regression analysis with the generalized delta rule : a case study in modeling the shear strength of soil = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo sâu dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng dụn
- Linear regression models for predicting the compressive strength of rice husk ash-blended concrete = Ứng dụng các mô hình hồi quy tuyến tính cho việc dự báo cường độ chịu nén của bê tông có chứa tro trấu
- Applications of Google OR-Tools in solving construction management linear optimization problems = Ứng dụng công cụ Google OR-Tools trong giải các bài toán tối ưu hóa tuyến tính trong quản lý dự án xây dựng