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