Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/38917
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorPhạm, Vũ Hồng Sơn-
dc.contributor.authorĐào, Xuân Nhân-
dc.date.accessioned2020-11-05T00:45:35Z-
dc.date.available2020-11-05T00:45:35Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.issn0866-8762-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/38917-
dc.description.abstractViệc tìm ra mô hình định lượng để ước lượng chi phí xây dựng (CPXD) là rất sự đa dạng và phức tạp. Những yếu tố như: Sự rời rạc, phi tuyến, sự không chắc chắn về giá trị của các yếu tố đầu vào đã làm cho việc lựa chọn được một phương pháp hợp lý gặp không ít những khó khăn. Nhiều nghiên cứu đã hướng tới việc xử lý các số liệu phi tuyến hay thiết lập các mô hình phi tuyến để xử lý các số liệu. Một trong số đó là ANN. phương pháp này được nhiều tác giả ưa chuộng và có thể dược xem như là một kỹ thuật xử lý số liệu bằng cách kết hợp nhiều dòng thông tin đầu vào để tạo một dòng thông tin đầu ra. Tuy nhiên, để phát triển và tối ưu một cách mạnh mẽ công cụ ANN này, tác giả đã đề xuất một hướng nghiên cứu mới là sử dụng mô hình học máy ANN kết hợp với fuzzy logic mờ và thuật toán GWO. Sau đó sử dụng công cụ này để xây dựng mô hình ước lượng chi phí xây dựng tuyến đường sắt đô thị nhằm khắc phục được những tồn đọng trong các phương pháp trước đây. Việc kết hợp ba thuật toán này hứa hẹn mang lại độ chính xác cao hơn so và tốc độ tính toán nhanh hơn.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.relation.ispartofseriesTạp chí Xây dựng Việt Nam;Số 625 .- Tr.27-31-
dc.subjectChi phí xây dựngvi_VN
dc.subjectMô hình định lượngvi_VN
dc.subjectXử lý số liệuvi_VN
dc.subjectỨớc lượngvi_VN
dc.subjectTuyến đường sắt đô thịvi_VN
dc.titleSử dụng mô hình học máy ANN kết hợp với Fuzzy logic mờ và thuật toán GWO xây dựng mô hình ước lượng chi phí xây dựng tuyến đường sắt đô thị (metro)vi_VN
dc.typeArticlevi_VN
Appears in Collections:Xây dựng

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
1.59 MBAdobe PDF
Your IP: 3.14.247.170


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.