Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/109013
Nhan đề: Dự báo khả năng chống xuyên thủng của sàn phẳng BTCT bằng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo = Forecasting the punching shear capacity of reinforced concrete flat slabs using artificial intelligence techniques
Tác giả: Đỗ, Nhật Minh
Trương, Đình Nhật
Nguyễn, Hữu Anh Tuấn
Lê, Thị Thùy Linh
Từ khoá: Sức kháng xuyên thủng
Sàn phẳng BTCT
Học máy
Tối ưu hóa
Jellyfish search
Năm xuất bản: 2024
Tùng thư/Số báo cáo: Tạp chí Xây dựng;Số 677 .- Tr.225-229
Tóm tắt: Nghiên cứu này phát triển một mũ 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 bê 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 véc-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 tông cốt thép.
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/109013
ISSN: 2734-9888
Bộ sưu tập: Xây dựng

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
1.06 MBAdobe PDF
Your IP: 3.138.113.44


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.