Xây dựng và so sánh các mô hình học máy để dự đoán khả năng chịu cắt của vách bê tông cốt thép

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: THÀNH NHÂN CAO, THỊ THÙY LINH LÊ, NGUYỄN THANH TÂM TRẦN, ĐÌNH NHẬT TRƯƠNG

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Xây dựng, 2023

Mô tả vật lý: tr.127

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 342078

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Nghiên cứu này tập trung vào xây dựng và so sánh các mô hình học máy đơn và hỗn hợp để dự báo khả năng chịu cắt của vách bê tông cốt thép. Bốn mô hình đơn ANN, SVR, LR, CART và ba mô hình hỗn hợp Voting, Bagging, Stacking được đề xuất để giải quyết vấn đề này. Kết quả phân tích cho thấy rằng mô hình ANN trong mô hình hỗn hợp Bagging có độ chính xác cao hơn so với các phương pháp khác được đề cập trong tài liệu. Từ khóa: Vách bê tông cốt thép
khả năng chịu cắt
mô hình học máy
tối ưu hóa
trình tối ưu hóa tìm kiếm sứa.This research focuses on developing and comparing single and ensemble machine learning models to predict the shear strength of reinforced concrete walls. Four single models ANN, SVR, LR, CART and three ensemble models Voting, Bagging, Stacking are bulit to solve this issue. The analysis results show that the ANN model in the ensemble Bagging model has higher accuracy than other methods mentioned in the literature. Keywords: Reinforced concrete, shear capacity
machine learning model
optimization
Jellyfish search optimizer.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR