Xây dựng và so sánh các mô hình học máy để dự đoán khả năng chịu cắt của vách bê tông cốt thép

Chỉ số đề mục

Lĩnh vực nghiên cứu

Dạng tài liệu

BB

Tác giả

KS CAO THÀNH NHÂN, TS TRƯƠNG ĐÌNH NHẬT⁽²⁾, THS LÊ THỊ THÙY LINH, THS TRẦN NGUYỄN THANH TÂM, Trương Đình Nhật⁽¹⁾

Nhan đề

Xây dựng và so sánh các mô hình học máy để dự đoán khả năng chịu cắt của vách bê tông cốt thép

Nhan đề tiếng anh

Comparison of machine learning models to forecast shear strength of reinforced concrete walls

Nguồn trích

Tạp chí Xây dựng

Năm xuất bản

2023

Số

9

Trang

127

ISSN

Từ khóa

Từ khóa tiếng anh

Tóm tắt

Nghiên cứu này tập trung vào xây dựng và so sánh các mô hình học máy đơn và hỗn hợp để dự báo khả năng chịu cắt của vách bê tông cốt thép. Bốn mô hình đơn ANN, SVR, LR, CART và ba mô hình hỗn hợp Voting, Bagging, Stacking được đề xuất để giải quyết vấn đề này. Kết quả phân tích cho thấy rằng mô hình ANN trong mô hình hỗn hợp Bagging có độ chính xác cao hơn so với các phương pháp khác được đề cập trong tài liệu. Từ khóa: Vách bê tông cốt thép; khả năng chịu cắt; mô hình học máy; tối ưu hóa; trình tối ưu hóa tìm kiếm sứa.

Tóm tắt tiếng anh

This research focuses on developing and comparing single and ensemble machine learning models to predict the shear strength of reinforced concrete walls. Four single models ANN, SVR, LR, CART and three ensemble models Voting, Bagging, Stacking are bulit to solve this issue. The analysis results show that the ANN model in the ensemble Bagging model has higher accuracy than other methods mentioned in the literature. Keywords: Reinforced concrete, shear capacity; machine learning model; optimization; Jellyfish search optimizer.

Kí hiệu kho

File toàn văn

Xem toàn văn