CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
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
- 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