CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Nâng cao hiệu quả phương pháp monte carlo trong phân tích độ tin cậy kết cấu thông qua tiếp cận phân lớp dựa vào thuật toán máy học vec-tơ hỗ trợ SVM = Improving the efficiency of Monte - Carlo method for structural reliability analysis using classificati
Tác giả: Đặng Công Thuật
Số trang:
Tr. 115-119
Tên tạp chí:
Xây dựng
Số phát hành:
Số 5
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
624
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Phương pháp monte carlo, phân tích, độ tin cậy kết cấu, tiếp cận phân lớp, thuật toán, máy học vec-tơ hỗ trợ
Chủ đề:
Thuật toán
&
Kết cấu
Tóm tắt:
Trình bày mô phỏng Monte Carlo kết hợp với thuật toán máy học vec-tơ hỗ trợ SVM để đánh giá độ tin cậy của kết cấu.
Tạp chí liên quan
- 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