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: 32,185,137

 Enhanced artificial intelligence for ensemble approach to predicting high performance concrete compressive strength
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Jui-Sheng Chou; Anh-Duc Pham
Nơi đăng: Construction and Building Materials (SCIE); Số: 49;Từ->đến trang: 554–563;Năm: 2013
Lĩnh vực: Kỹ thuật; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
The compressive strength of high performance concrete (HPC) is a highly nonlinear function of the proportions of its ingredients. The validity of relationships between concrete ingredients and supplementary cementing materials is questionable. This work evaluates the efficacy of ensemble models by comparing individual numerical models in terms of their performance in predicting the compressive strength of HPC. The performance of support vector machines, artificial neural networks, classification and regression trees, chi-squared automatic interaction detector, linear regression, and generalized linear were applied to construct individual and ensemble models. Analytical results show that the ensemble technique combining two or more models obtained the highest prediction performance. For five experimental datasets, the ensemble models achieved 4.2–69.7% better error rates than those of prediction models in previous studies. This work confirmed the efficiency and effectiveness of the proposed ensemble approach in improving the accuracy of predicted compressive strength for HPC.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0511 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn