Dự báo khả năng chịu tải nén lệch tâm của cột thép nhồi bê tông bằng mô hình học máy được tối ưu hóa bằng thuật toán Jellyfish Search
Tác giả: Trần Hữu Thắng, Trương Đình Nhật, Nguyễn Hữu Anh Tuấn, Lê Thị Thùy Linh
Số trang:
Tr. 76-81
Số phát hành:
Tháng 11
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
690
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Cột thép nhồi bê tông, thuật toán Jellyfish Search, tải trọng lệch tâm, mô hình học máy, tối ưu hóa
Tóm tắt:
Nghiên cứu này sẽ đề xuất một mô hình dự báo khả năng chịu lực nén lệch tâm của cột CFST bằng phương pháp học máy, một ưu điểm vượt trội của mô hình này là nó có thể tự tìm kiếm và tối ưu hóa các siêu tham số nhằm đem lại kết quả dự báo tối ưu nhất.
Tạp chí liên quan
- Tác động của nguồn vốn hỗ trợ phát triển chính thức đến lượng khí thải CO2 tại các quốc gia Châu Á : tiếp cận theo ngưỡng đô thị hóa
- Tác động của thực hiện các yếu tố ESG tới hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại tại khu vực châu Á
- Kinh nghiệm phát triển nền “kinh tế bạc” của Trung Quốc trong bối cảnh già hoá dân số và bài học cho Việt Nam
- Phát triển kinh tế tư nhân ở Việt Nam : đổi mới từ nhận thức đến thực tiễn
- Ứng dụng công nghệ chuỗi khối (Blockchain) trong đổi mới sáng tạo tài chính