CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
XGBoost regression for estimating bearing capacity of concrete piles = Sử dụng hồi quy XGBoost để đánh giá sức chịu tải của cọc bê tông
Tác giả: Tran Thu Hien, Hoang Nhat Duc
Số trang:
P. 3-11
Số phát hành:
No. 03(58)
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
690
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
Pile bearing capacity, machine learning, XGBoost
Chủ đề:
Conctere construction
Tóm tắt:
This paper uses XGBoost to predict bearing capacity of concrete piles. The proposed model is trained and tested against a dataset of 472 samples collected from static load tests in Vietnam. The results indicate that the default XGBoost model consistently outperforms the Deep Neural Network (DNN) regression. XGBoost is a suitable tool for engineers to predict pile bearing capacity.
Tạp chí liên quan
- Cấu trúc điện tử của rutile TiO2 pha tạp bởi các nguyên tố N, Fe
- Một hướng tiếp cận nâng cao hiệu quả phát hiện mặt người trong ảnh
- Nghiên cứu ảnh hưởng của các điều kiện tổng hợp lên cấu trúc của vật liệu Zeolite 4A sử dụng phương pháp nhiễu xạ tại X kết hợp với phổ kế thời gian sống positron
- Đào tạo theo dự án giải pháp xanh tái sử dụng vỏ chai nhựa (Poly Ethylene Terephtalate -PET)
- Giới thiệu hệ thống tự động kiểm tra khuyết tật hàn với bản đồ 3D