Dự báo cường độ chịu nén của bê tông sử dụng cốt liệu tái chế bằng các mô hình học máy

Hiển thị đơn giản
creativework.keywordsHồi qui kí tự
creativework.keywordsHọc máy
creativework.keywordsBê tông tái chế
creativework.keywordsMô hình XGBoost
dc.contributor.authorNguyễn Tuấn Anh
dc.contributor.authorLê Minh Cường
dc.date.accessioned2025-10-28T02:01:24Z
dc.date.available2025-10-28T02:01:24Z
dc.date.issued2024-09
dc.description.abstractBài báo nghiên cứu dự báo cường độ chịu nén của bê tông tái chế cốt liệu (RAC) bằng cách sử dụng các mô hình học máy bao gồm mô hình hồi quy ký tự (SR) và XGBoost. Bộ dữ liệu gồm 1047 mẫu thí nghiệm được thu thập từ 40 nghiên cứu thực nghiệm đã được công bố, giúp dự báo chính xác cường độ chịu nén dựa trên các thông số như lượng xi măng, nước, cốt liệu mịn, và cốt liệu tái chế. Kết quả cho thấy mô hình XGBoost đạt độ chính xác cao với giá trị MAE = 4.65 MPa và RMSE = 7.61 MPa. Bài báo cũng phân tích sự ảnh hưởng của các thông số này đến cường độ chịu nén bằng phương pháp SHAP, từ đó, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ mối tương quan giữa các biến để tối ưu hóa thiết kế bê tông tái chế.
dc.identifier.issn1859-4263
dc.identifier.urihttps://thuvienso.ut.edu.vn/handle/123456789/3904
dc.language.isoTiếng Việt
dc.publisherTrường Đại học Giao thông vận tải TP. Hồ Chí Minh
dc.relation.ispartofseriesVolume 13; Issue 5
dc.titleDự báo cường độ chịu nén của bê tông sử dụng cốt liệu tái chế bằng các mô hình học máy
dc.title.alternativePredicting the compressive strength of recycled aggregate concrete using machine learning models
dc.typeArticle
Tệp tin
Tập tin chính của tài liệu
Đang hiển thị 1 - 1 của tổng số 1 kết quả
Không có ảnh thu nhỏ nào
Tên:
Nguyễn Tuấn Anh.pdf
Dung lượng:
1.07 MB
Định dạng:
Adobe Portable Document Format
Tải xuống
Tập tin giấy phép
Đang hiển thị 1 - 1 của tổng số 1 kết quả
Không có ảnh thu nhỏ nào
Tên:
license.txt
Dung lượng:
612 B
Định dạng:
Item-specific license agreed to upon submission
Mô tả:
Tải xuống
Bộ sưu tập
TC KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI