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
- Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kỹ thuật kết cấu: Tổng quan định lượng về xu hướng nghiên cứu, phương pháp học máy và các thách thức hiện nay
- Nghiên cứu tính khả thi của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phát triển các ứng dụng trắc địa bản đồ cơ bản
- Nhận diện và đánh giá rủi ro kỹ thuật trong giai đoạn đầu tư và khai thác các dự án đường cao tốc tại Việt Nam
- Đề xuất gói công việc (WP) mẫu phục vụ lập kế hoạch và quản lý quá trình thi công nhà bê tông cốt thép
- Hiệu quả quản lý chi phí thi công của nhà thầu xây dựng công nghiệp: Nghiên cứu các nhân tố liên quan tại một doanh nghiệp Việt Nam