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
- Khả năng kháng uốn dầm bê tông cốt thép theo tiêu chuẩn TCVN 5574-2018 : so sánh giữa phương pháp tính toán theo nội lực giới hạn và phương pháp tính toán có xét đến ứng xử phi tuyến của cốt thép
- Phân tích ảnh hưởng ăn mòn và giải pháp bảo vệ an toàn cho các tấm phù điêu đồng tại Việt Nam
- 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