• Bài trích
  • Nhan đề: Dự báo khả năng chống xuyên thủng của sàn phẳng BTCT bằng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo
Tác giả CN Đỗ Nhật Minh
Nhan đề Dự báo khả năng chống xuyên thủng của sàn phẳng BTCT bằng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo
Tóm tắt Nghiên cứu này phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng tự điều chỉnh các thông số bằng thuật toán tối ưu hóa để dự báo khả năng chống xuyên thủng của sàn phẳng be tông cốt thép. Một bộ dữ liệu gồm 511 mẫu được thu thập từ nghiên cứu trước. Các mô hình đơn. hỗn hợp từ 4 mô hình cơ bản bao gồm mạng thần kinh nhân tạo (ANN), hồi quy vec-tơ hỗ trợ (SVR), hồi quy tuyến tính (LR) và cây phân loại và hồi quy (CART) được đánh giá và tìm ra mô hình tốt nhất. Mô hình tìm ra sẽ được kết hợp với thuật toán tối ưu hóa jellyfish search (JS) để tối ưu hóa các siêu tham số nhằm nâng cao độ chính xác của mô hình, là mô hình JS-Stacking-LSSVR. Kết quả so sánh cho thấy mô hình được đề xuất có độ chính xác vượt trội so với các mô hình khác, kể cả các mô hình đã được công bố trước đây. Điều này chứng tỏ rằng, mô hình JS-Stacking-LSSVR là công cụ dự báo khả năng chống xuyên thủng của sàn phẳng bê tông cốt thép với độ chính xác cao, có thể áp dụng trong thiết kế và phân tích kết cấu bê túng cốt thép
Từ khóa tự do học máy
Từ khóa tự do tối ưu hóa
Từ khóa tự do sàn phẳng BTCT
Từ khóa tự do Sức kháng xuyên thủng
Tác giả(bs) CN Trương Đình Nhật
Tác giả(bs) CN Nguyễn Hữu Anh Tuấn
Tác giả(bs) CN Lã Thị Thùy Linh
Nguồn trích Xây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng2024-10-30tr. Số: 10 Tập: 2024
00000000nab#a2200000ui#4500
00156097
0026
004DA9854A9-613F-437B-81B3-633D7EA959DF
005202411131448
008081223s VN| vie
0091 0
039|y20241113144857|zcuonglv
040 |aTV EAUT
041 |avie
044 |avm
10010|aĐỗ Nhật Minh
245 |aDự báo khả năng chống xuyên thủng của sàn phẳng BTCT bằng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo
520 |aNghiên cứu này phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng tự điều chỉnh các thông số bằng thuật toán tối ưu hóa để dự báo khả năng chống xuyên thủng của sàn phẳng be tông cốt thép. Một bộ dữ liệu gồm 511 mẫu được thu thập từ nghiên cứu trước. Các mô hình đơn. hỗn hợp từ 4 mô hình cơ bản bao gồm mạng thần kinh nhân tạo (ANN), hồi quy vec-tơ hỗ trợ (SVR), hồi quy tuyến tính (LR) và cây phân loại và hồi quy (CART) được đánh giá và tìm ra mô hình tốt nhất. Mô hình tìm ra sẽ được kết hợp với thuật toán tối ưu hóa jellyfish search (JS) để tối ưu hóa các siêu tham số nhằm nâng cao độ chính xác của mô hình, là mô hình JS-Stacking-LSSVR. Kết quả so sánh cho thấy mô hình được đề xuất có độ chính xác vượt trội so với các mô hình khác, kể cả các mô hình đã được công bố trước đây. Điều này chứng tỏ rằng, mô hình JS-Stacking-LSSVR là công cụ dự báo khả năng chống xuyên thủng của sàn phẳng bê tông cốt thép với độ chính xác cao, có thể áp dụng trong thiết kế và phân tích kết cấu bê túng cốt thép
653 |ahọc máy
653 |atối ưu hóa
653 |asàn phẳng BTCT
653 |aSức kháng xuyên thủng
700 |aTrương Đình Nhật
700 |aNguyễn Hữu Anh Tuấn
700 |aLã Thị Thùy Linh
7730 |tXây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng|d2024-10-30|gtr.|v2024|i10
890|a0|b0|c1|d0
Không tìm thấy biểu ghi nào
Copyrights © Thư Viện Trường ĐH XÂY DỰNG HÀ NỘI