CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Sử dụng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) dự đoán độ sụt và cường độ của mẫu bê tông
Tác giả: VanTuan-Vu, NhatSon-Bui
Số trang:
Tr. 5-8
Tên tạp chí:
Cầu đường Việt Nam
Số phát hành:
Số 09
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
624
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Dự đoán, mẫu bê tông, độ sụt, cường độ, mạng nơ-ron nhân tạo (ANN)
Chủ đề:
Bê tông xây dựng
Tóm tắt:
Phát triển một mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để dự đoán độ sụt và cường độ của mẫu bê tông khi sử dụng phụ gia khoáng hỗn hợp. Độ chính xác của mô hình sẽ được đánh giá qua hai chỉ số: hệ số tương quan bội (R squared) và sai số toàn phương trung bình (MSE). So sánh kết quả dự đoán và kết quả thí nghiệm cho thấy: mạng nơ-ron nhân tạo hoàn toàn có thể sử dụng để dự báo một lúc đồng thời độ sụt và cường độ của mẫu bê tông.
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