Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 106,042,857
Predicting Compressive Strength of High Performance Concrete Using Metaheuristic-Optimized Least Squares Support Vector Regression
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Anh-Duc Pham
; Nhat-Duc Hoang; Quang-Trung Nguyen
Nơi đăng:
ASCE Journal of Computing in Civil Engineering (SCI);
S
ố:
30(3), 06015002;
Từ->đến trang
: 01-04;
Năm:
2016
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
This research establishes a novel model for predicting high-performance concrete (HPC) compressive strength, which hybridizes the firefly algorithm (FA) and the least squares support vector regression (LS-SVR). The LS-SVR is utilized to discover the functional relationship between the compressive strength and HPC components. To achieve the most desirable prediction model that features both modeling accuracy and generalization capability, the FA is employed to optimize the LS-SVR. To construct and verify the proposed model, this study has collected a database consisting of 239 HPC strength tests from an infrastructure development project in central Vietnam. Experimental results have demonstrated that the new model is a promising alternative to predict HPC strength.
ABSTRACT
This research establishes a novel model for predicting high-performance concrete (HPC) compressive strength, which hybridizes the firefly algorithm (FA) and the least squares support vector regression (LS-SVR). The LS-SVR is utilized to discover the functional relationship between the compressive strength and HPC components. To achieve the most desirable prediction model that features both modeling accuracy and generalization capability, the FA is employed to optimize the LS-SVR. To construct and verify the proposed model, this study has collected a database consisting of 239 HPC strength tests from an infrastructure development project in central Vietnam. Experimental results have demonstrated that the new model is a promising alternative to predict HPC strength.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn