Dự báo tuổi thọ còn lại của công trình cầu dầm giản đơn bê tông cốt thép dựa trên các mô hình học máy

Hiển thị đơn giản
creativework.keywordsMachine learning
creativework.keywordsXGB
creativework.keywordsSVM
creativework.keywordsTối ưu hóa bầy đàn
dc.contributor.authorLê Bá Anh
dc.contributor.authorHồ Anh Cương
dc.contributor.authorVũ Phương Thảo
dc.contributor.authorNguyễn Trọng Dũng
dc.date.accessioned2024-07-17T07:28:33Z
dc.date.available2024-07-17T07:28:33Z
dc.date.issued2022-09
dc.description.abstractBài báo đã giới thiệu cơ sở dữ liệu về hiện trạng các công trình cầu đồng thời giới thiệu các mô hình học máy phổ biến hiện nay. Hai mô hình điển hình được lựa chọn là eXtreme Gradient Boosting (XGB) và máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM). Nhóm tác giả đã so sánh các mô hình xây đựng được với mô hình trí tuệ nhân tạo đã công bố trước đây để tìm ra mô hình phù hợp nhằm xử lý dữ liệu các công trình cầu dầm giản đơn bê tông cốt thép tại Việt Nam. Mô hình này cũng được đưa ra kiểm chứng bằng cách dự báo tuổi thọ còn lại của một công trình cầu tại Việt Nam.
dc.description.sponsorshipNghiên cứu này được tài trợ bởi Bộ Giáo dục và Đào tạo trong đề tài mã số “B2021-GHA-03”:Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo mức độ an toàn và tuổi thọ của công trình hạ tầng ven biển và hải đảo bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu giám sát (condition monitoring information).
dc.identifier.issn1859-4263
dc.identifier.urihttps://thuvienso.ut.edu.vn/handle/123456789/1958
dc.language.isoTiếng Việt
dc.relation.ispartofseriesVolume 11; Issue 4
dc.titleDự báo tuổi thọ còn lại của công trình cầu dầm giản đơn bê tông cốt thép dựa trên các mô hình học máy
dc.title.alternativePredicting the remaining life of reinforced concrete simple girder bridges based on 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:
Lê Bá Anh.pdf
Dung lượng:
1.19 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