Nghiên cứu và áp dụng thuật toán siêu máy học xác định cường độ uốn của bê tông xỉ lò cao

Abstract

Trong nghiên cứu này, mô hình Extreme Learning Machine (ELM) được đề xuất để dự đoán cường độ uốn của bê tông sử dụng xỉ lò cao. Với mục đích đó, 104 kết quả thí nghiệm đã được thu thập từ các tài liệu có sẵn để tạo ra bộ cơ sở dữ liệu cho việc đào tạo và kiểm chứng mô hình được đề xuất. Ba tiêu chí là hệ số xác định (R2), căn của sai số toàn phương trung bình (RMSE) và sai số trung bình tuyệt đối (MAE) được sử dụng để đánh giá năng lực dự báo của mô hình ELM. Kết quả dự đoán tốt nhất được đưa ra lần lượt cho phần đào tạo và kiểm chứng là 0,997; 0,082; 0,064 và 0,995; 0,1058; 0,0894 ứng với các kết quả của R2, RMSE và MAE. Kết quả cho thấy mô hình ELM là một công cụ đầy hứa hẹn, có khả năng dự đoán rất tốt và thiết thực cho các kỹ sư để ước lượng cường độ uốn của bê tông, qua đó giúp giảm thiểu các chi phí thí nghiệm.