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
- 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