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
- Ảnh hưởng của phi tuyến hình học tới ứng xử của kết cấu vỏ mỏng giao nhau
- A multilevel image thresholding approach using history-based adaptive differential Evolution with linear population size reduction algorithm
- Automatic time-cost trade-off for construction projects using evolutionary algorithm integrated into a scheduling software program developed with .NET framework
- An experimental investigation of sensor fault assessment for piezoelectric interface-based structural health monitoring
- CHDE Excel solver : differential evolution with feasibility rules for optimizing cantilever retaining wall design