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: 33,252,530

 Nghiên cứu thuật toán thông minh siêu khám phá tiến hóa để đánh giá các ứng dụng dự báo trong kỹ thuật xây dựng
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Anh-Duc Pham, Quang-Trung Nguyen, and Anh-Duc Mai
Nơi đăng: Hội thảo "Công nghệ Xây dựng tiên tiến hướng đến phát triển bền vững" ATCESD2015; Số: ISBN 978-604-82-1805-8;Từ->đến trang: 243-254;Năm: 2015
Lĩnh vực: Kỹ thuật; Loại: Báo cáo; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Các kỹ thuật khai phá dư liệu là công cụ tiềm năng cho việc giải quyết các bài toán kỹ thuật xây dựng. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình hồi qui hỗ trợ vectơ bình phương bé nhất (LSSVR) dựa trên thuật toán con đóm đóm hiệu chỉnh (MFA). Đầu tiên, các phương pháp tự điều chỉnh và ngẫu nhiên được tích hợp vào MFA để xây dựng thuật toán siêu khám phá hiệu quả cho bài toán tối hưu hóa. Sau đó thaautj toán mới này sẽ tối ưu các tham số của mô hình LSSVR. Mô hình đề xuất được đánh giá bằng việc so sánh với các phương pháp thực nghiệm và các nghiên cứu trước qua thuạt toán dadnhs giá chéo và kiểm định giả thuyết thông qua các lĩnh vực kỹ thuật thực tế. Các tình huống sử dụng trong nghiên cứu gồm cường độ chịu nén của bê tông tính năng cao, module đàn hồi của lớp nền đường và độ sâu hố xói cầu. Mô hình MFAS cho kết quả tốt hơn các nghiên cứ trước từ 23.3% đến 91.3%. Kết quả phân tích cho thấy mô hình lai đề xuất cải thiện tốt về độ chính xác trong việc giải quyết các bài toán kỹ thuật trong xây dựng.
ABSTRACT
Các kỹ thuật khai phá dư liệu là công cụ tiềm năng cho việc giải quyết các bài toán kỹ thuật xây dựng. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình hồi qui hỗ trợ vectơ bình phương bé nhất (LSSVR) dựa trên thuật toán con đóm đóm hiệu chỉnh (MFA). Đầu tiên, các phương pháp tự điều chỉnh và ngẫu nhiên được tích hợp vào MFA để xây dựng thuật toán siêu khám phá hiệu quả cho bài toán tối hưu hóa. Sau đó thaautj toán mới này sẽ tối ưu các tham số của mô hình LSSVR. Mô hình đề xuất được đánh giá bằng việc so sánh với các phương pháp thực nghiệm và các nghiên cứu trước qua thuạt toán dadnhs giá chéo và kiểm định giả thuyết thông qua các lĩnh vực kỹ thuật thực tế. Các tình huống sử dụng trong nghiên cứu gồm cường độ chịu nén của bê tông tính năng cao, module đàn hồi của lớp nền đường và độ sâu hố xói cầu. Mô hình MFAS cho kết quả tốt hơn các nghiên cứ trước từ 23.3% đến 91.3%. Kết quả phân tích cho thấy mô hình lai đề xuất cải thiện tốt về độ chính xác trong việc giải quyết các bài toán kỹ thuật trong xây dựng.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0511 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn