Tối ưu hóa độ chính xác dự đoán kết cấu BTCT bị ăn mòn dựa trên so sánh các mô hình trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu này đánh giá các mô hình dự đoán và tập hợp để dự đoán khả năng chịu lực của kết cấu BTCT bị ăn mòn, sử dụng các kỹ thuật như máy hỗ trợ vectơ (SVMs), mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs), hồi quy tuyến tính (LR) và hồi quy tuyến tính tổng quát (GENLIN) cũng như các mô hình hợp kết hợp các phương pháp này.
Tin liên quan
- Xây dựng mô hình học máy được tối ưu hóa bằng thuật toán jellyfish search để dự báo năng suất lao động trên công trường
- Ứng dụng mô hình học máy để dự đoán cường độ chịu nén hỗn hợp chất thải mỏ quặng gia cố bằng xi măng trong trường hợp khan hiếm dữ liệu
- Xây dựng và so sánh các mô hình học máy để dự đoán khả năng chịu cắt của vách bê tông cốt thép
Tin cùng chuyên mục
- So sánh quy định về hàm lượng cốt thép dọc tối thiểu của cấu kiện bê tông cốt thép chịu uốn theo TCVN 5574:2018, ACI 318-25 và EC2-2004
- Tối ưu hóa nhà dân dụng kết cấu thép bằng SAP2000-OAPI và thuật toán tiến hóa
- Đánh giá chuyển vị ngang tường vây bê tông cốt thép trong quá trình thi công SemiTopdown theo phương pháp SRM và PTHH
Bình luận
