Dự đoán

Dự đoán quỹ đạo chuyển động của tàu bằng phương pháp kết hợp giữa mô hình dự đoán Grey và chuỗi Markov

Vận tải biển có vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc dân nhưng cũng tiềm ẩn nguy cơ, rủi ro như đâm va, tai nạn, gây thiệt hại về con người và tài sản. Vì vậy, đảm bảo an toàn hàng hải là yêu cầu cấp thiết trong vận tải biển mà trong đó dự đoán quỹ đạo chuyển động của tàu với độ tin cậy sẽ góp phần nâng cao hiệu quả, độ chính xác trong hoạt động điều hướng cũng như ra các quyết định điều khiển và cảnh báo các nguy cơ, rủi ro trong hoạt động. Bài báo sử dụng chuỗi Markov và mô hình dự đoán Grey để dự đoán quỹ đạo chuyển động của tàu dựa trên cơ sở dữ liệu của hệ thống nhận dạng tự động (AIS).

Diễn đàn khoa học

Dự đoán sức kháng chọc thủng của sàn phẳng bê tông cốt thép bằng hồi quy quy trình Guassian

Mô hình hồi quy quy trình Gaussian (GPR) để dự đoán sức kháng chọc thủng của sàn phẳng bê tông cốt thép (BTCT) được đề xuất trong nghiên cứu này. Cơ sở dữ liệu gồm 207 kết quả thí nghiệm thu thập từ các tài liệu hiện có được sử dụng cho quá trình đào tạo và kiểm chứng mô hình GPR được đề xuất, với 5 thông số đầu vào (chiều dày có hiệu của sàn, cường độ nén của bê tông, cường độ chảy của thép, hàm lượng thép và kích thước cột tiết diện hình vuông). Thông số đầu ra của bài toán dự đoán là sức kháng chọc thủng của sàn. Ba chỉ số thống kê, cụ thể là hệ số xác định (R2), căn của sai số toàn phương trung bình (RMSE) và sai số tuyệt đối trung bình (MAE) được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình GPR thực hiện với 30 bước lặp. Kết quả của nghiên cứu này chỉ ra rằng, GPR cung cấp một phương pháp thay thế phù hợp để dự đoán sức kháng chọc thủng của sàn khi so sánh với kết quả thực nghiệm (RMSE = 100,875, MAE = 51,859, R2 = 0,965). Để phân tích độ nhạy và mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu

Diễn đàn khoa học

Mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng thuật toán tìm kiếm ngẫu nhiên để dự đoán cường độ nén của bê tông xỉ lò cao

Phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo dự đoán các tính chất khác nhau của bê tông dựa trên cơ sở dữ liệu các kết quả thí nghiệm đã được thực hiện là một lĩnh vực được nghiên cứu liên tục trong những năm gần đây. Dựa trên cơ sở dữ liệu gồm 104 kết quả thí nghiệm về bê tông xỉ lò cao được thu thập từ tạp chí uy tín, trong nghiên cứu này, một mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được phát triển để dự đoán cường độ nén của bê tông xỉ lò cao. Cấu trúc mô hình ANN tối ưu được xác định dựa trên thuật toán tìm kiếm ngẫu nhiên. Việc đánh giá hiệu suất mô hình được thực hiện và so sánh trên tập dữ liệu đào tạo (70% dữ liệu) và tập dữ liệu thử nghiệm (30% dữ liệu còn lại), sử dụng các tiêu chí đánh giá sai số điển hình. Kết quả cho thấy, mô hình ANN đề xuất có hiệu suất dự đoán rất tốt với hệ số xác định (R2) là 0,996, căn của sai số toàn phương trung bình (RMSE) là 3,747 và sai số tuyệt đối trung bình (MAE) là 0,599. Những kết quả này đã khẳng định tính khả thi của mô hình ANN là một thuật toán mạ

Diễn đàn khoa học

Xây dựng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo dự đoán sức kháng cắt của dầm bê tông cốt thép sợi polyme

Dự đoán cường độ cắt của dầm bê tông cốt thép sợi polyme (FRP-RC) là một trong những vấn đề phức tạp trong các ứng dụng kỹ thuật kết cấu. Việc phát triển các mô hình dự đoán chính xác và đáng tin cậy là cần thiết và giúp tiết kiệm chi phí. Bài báo đề xuất một mô hình học máy dựa trên sự kết hợp giữa mạng nơ-ron truyền thẳng (FNN) và phương pháp một bước (OSS) để dự đoán sức kháng cắt của dầm FRP-RC.

Diễn đàn khoa học