Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/93436
Title: Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán độ dốc tăng cường cấp cao để dự đoán cường độ nén của bê tông chất lượng siêu cao
Authors: Bùi, Gia Linh
Nguyễn, Thùy Anh
Keywords: Máy học (ML)
Thuật toán độ dốc tăng cường cấp cao (XGBoost)
Bê tông chất lượng siêu cao (UHPC)
Cường độ nén
Issue Date: 2023
Series/Report no.: Tạp chí Cầu đường Việt Nam;Số 03 .- Tr.16-21
Abstract: Bê tông chất lượng siêu cao (Ultra-high performance concrete - UHPC) là loại bê tông thế hệ mới với nhiều ưu điểm vượt trội hơn so với các loại bê tông truyền thống xét về mặt cường độ cũng như độ bền. Trong những năm gần đây, đã có nhiều nghiên cứu thử nghiệm về loại bê tông này. Tuy nhiên, việc xác định các đặc tính cơ học của UHPC đòi hỏi thời gian và khá tốn kém. Vì vậy, việc phát triển các mô hình dự đoán chính xác và đáng tin cậy là cần thiết và giúp tiết kiệm chi phí. Bài báo này đề xuất một mô hình máy học dựa trên thuật toán độ dốc tăng cường cấp cao (Extreme Gradient Boosting - XGBoost) để dự đoán cường độ nén của UHPC. Với mục đích này, một cơ sở dữ liệu bao gồm 810 kết quả thí nghiệm đã được thu thập từ các tài liệu uy tín. Việc đánh giá mô hình được tiến hành bằng cách sử dụng bốn tiêu chí thống kê, cụ thể là hệ số xác định (R²), căn của sai số bình phương trung bình (RMSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), và phần trăm sai số trung bình tuyệt đối (MAPE). Kỹ thuật tìm kiếm theo lưới và xác thực chéo 5 lần được thực hiện để xác định siêu tham số tốt nhất của mô hình XGBoost. Kết quả cho thấy hiệu suất tốt của mô hình XGBoost (R² = 0.976, RMSE = 6.606 MPa, MAE = 4.852 MPa, và MAPE = 0.044, trong việc dự đoán cường độ nén của UHPC.
URI: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/93436
ISSN: 1859-459X
Appears in Collections:Cầu đường Việt Nam

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
4.89 MBAdobe PDF
Your IP: 18.191.72.220


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