TAILIEUCHUNG - Ứng dụng mô hình rừng cây ngẫu nhiên để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông

Bê tông xi măng là vật liệu được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay trong các công trình xây dựng từ cơ sở hạ tầng đến các công trình dân dụng do khả năng chịu nén tốt và giá thành cạnh tranh. Việc tiến hành thí nghiệm xác định cường độ chịu nén của bê tông xi măng đòi hỏi chi phí cao và thời gian thực hiện lâu. Do vậy, việc ứng dụng mô hình rừng cây ngẫu nhiên là một nhánh của trí thông minh nhân tạo vào việc xác định cường độ chịu nén của bê tông xi măng là hết sức có ý nghĩa. | KHOA HỌC CÔNG NGHỆ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH RỪNG CÂY NGẪU NHIÊN ĐỂ DỰ ĐOÁN CƯỜNG ĐỘ CHỊU NÉN CỦA BÊ TÔNG Trần Văn Quân Đại học Công nghệ Giao thông vận tải Nguyễn Quang Hùng Đại học Thủy lợi Tóm tắt Bê tông xi măng là vật liệu được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay trong các công trình xây dựng từ cơ sở hạ tầng đến các công trình dân dụng do khả năng chịu nén tốt và giá thành cạnh tranh. Việc tiến hành thí nghiệm xác định cường độ chịu nén của bê tông xi măng đòi hỏi chi phí cao và thời gian thực hiện lâu. Do vậy việc ứng dụng mô hình rừng cây ngẫu nhiên là một nhánh của trí thông minh nhân tạo vào việc xác định cường độ chịu nén của bê tông xi măng là hết sức có ý nghĩa. Mô hình rừng cây ngẫu nhiên đã được áp dụng vào huấn luyện và kiểm chứng 1030 mẫu cường độ chịu nén của bê tông xi măng. Kết quả dự đoán của mô hình rừng cây ngẫu nhiên cho độ chính xác tương đối cao trong hai trường hợp huấn luyện và kiểm chứng với hệ số tương quan R lần lượt là và . Do vậy ứng dụng trí thông minh nhân tạo mà cụ thể là mô hình rừng cây ngẫu nhiên vào xác định cường độ chịu nén của bê tông xi măng có sử dụng nhiều loại phụ gia là hoàn toàn khả thi. Mô hình rừng cây ngẫu nhiên còn có thể xác định yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến cường độ chịu nén của bê tông xi măng lần lượt là xi măng và độ tuổi của bê tông xi măng cùng với tro bay là yếu tố ít ảnh hưởng nhất đến cường độ chịu nén của bê tông xi măng. Từ khóa Trí tuệ nhân tạo AI rừng cây ngẫu nhiên RF bê tông cường độ dự đoán. Summary Cement concrete is the most widely used material today in construction projects from infrastructure to civil construction thanks to its good compressive strength and competitive price. Conducting experiments to determine compressive strength of cement concrete requires high costs and long implementation time. Therefore the application of the random forest model is a branch of artificial intelligence to determine the compressive strength of cement concrete is very meaningful. Random forest model .

• Kiến trúc - Xây dựng
• Trí tuệ nhân tạo
• Rừng cây ngẫu nhiên
• Bê tông xi măng
• Công trình xây dựng
• Cường độ chịu nén
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo chương 1
• Tổng quan về trí tuệ nhân tạo
• Nền tảng của trí tuệ nhân tạo
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo chương 1
• Nền tảng trí tuệ nhân tạo
• Định nghĩa trí tuệ nhân tạo
• Thành tự trí tuệ nhân tạo
• Lịch sử trí tuệ nhân tạo
• Thành tựu trí tuệ nhân tạo
• Thách thức trí tuệ nhân tạo
• Học phần môn Trí tuệ nhân tạo
• Đề thi Trí tuệ nhân tạo
• Ôn thi Trí tuệ nhân tạo
• Bài thi Trí tuệ nhân tạo
• Nội dung thi Trí tuệ nhân tạo
• Phần thi Trí tuệ nhân tạo
• Thực hành Trí tuệ nhân tạo
• Đề cương Thực hành Trí tuệ nhân tạo
• Ôn tập Trí tuệ nhân tạo
• Nội dung môn học Trí tuệ nhân tạo
• Bài tập Trí tuệ nhân tạo
• Cơ sở Trí tuệ nhân tạo‎
• Bài giảng Cơ sở Trí tuệ nhân tạo‎
• Đối tượng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
• Lĩnh vực áp dụng trí tuệ nhân tạo
• tài liệu trí tuệ nhân tạo
• giáo trình trí tuệ nhân tạo
• lý thuyết trí tuệ nhân tạo
• phương pháo tư duy
• kỹ năng tư duy
• trí tuệ con người
• tư duy sáng tạo
• kiến thức trí tuệ
• giáo trình
• Agen thông minh
• Đặc điểm của trí tuệ nhân tạo
• Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
• Tác nhân thông minh
• kinh tế chính trị học
• học thuyết kinh tế
• sách kinh tế học
• tài liệu học đại học
• đề cương bài giảng
• sách trí tuệ nhân tạo
• xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• ứng dụng trí tuệ nhân tạo
• sản phẩm trí tuệ nhân tạo
• nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
• đề cương Trí tuệ Nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo chương 2
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo chương 2
• Biểu diễn bài toán
• Giải thuật tìm kiếm
• Tìm kiếm hệ thống
• Khái niệm Trí tuệ nhân tạo
• Thành tựu của khoa học Trí tuệ nhân tạo
• Xu hướng mới Trí tuệ nhân tạo