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
- 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
- Experimental study on influence of rice husk ash on mortar compressive strength at different temperatures = Nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng của tro trấu tới cường độ của vữa ở các nhiệt độ khác nhau
- Artificial neural network with adaptive moment estimation training approaches for prediction of punching shear capacity of steel fibre reinforced concrete slabs = Sử dụng mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo với phương pháp huấn luyện ước tính mô men tự thích n
- Influence of rice husk ash on mortar compressive strength at different temperatures : machine learning based modelling = Ảnh hưởng của tro trấu tới cường độ của vữa ở các nhiệt độ khác nhau : mô hình hóa bằng máy học
- Image processing-based automatic gradation of stone aggregates = Tự động hóa việc xác định cấp phối hạt của cốt liệu đá sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh





