Phát sinh trường ngẫu nhiên của các thông số đất trong các bài toán địa kỹ thuật xây dựng có xét sự tương quan theo không gian
Tác giả: Võ Thị Tuyết Giang, Nguyễn Võ TrọngTóm tắt:
Bài nghiên cứu đã trình bày cơ sở lý thuyết và giải thuật của phương pháp LAS, đồng thời xây dựng một chương trình tính toán bằng ngôn ngữ lập trình Python. Chương trình này đã được sử dụng để mô phỏng và thực hiện các so sánh sau: so sánh với trường ngẫu nhiên không xem xét tính tương quan, cho thấy mô hình LAS thể hiện rõ tính tương quan này; so sánh các trường hợp khác nhau liên quan đến thông số như phương sai và độ dài tương quan; thực hiện 100.000 lần mô phỏng để so sánh các kết quả đầu vào với kết quả kỳ vọng, phương sai và độ dài tương quan. Kết quả cho thấy mô hình phát sinh đạt mức độ chấp nhận được. Tuy nhiên, chương trình tính này mới chỉ áp dụng cho bài toán một chiều (1-D) và nhóm tác giả đang tiếp tục phát triển để áp dụng vào các bài toán nhiều chiều hơn.
- 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
- Linear regression models for predicting the compressive strength of rice husk ash-blended concrete = Ứng dụng các mô hình hồi quy tuyến tính cho việc dự báo cường độ chịu nén của bê tông có chứa tro trấu
- 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