Practical Hybrid Machine Learning Approach for Estimation of Ultimate Load of Elliptical Concrete-Filled Steel Tubular Columns under Axial Loading
In this study, a hybrid machine learning (ML) technique was proposed to predict the bearing capacity of elliptical CFST columns under axial load. The proposed model was Adaptive Neurofuzzy Inference System (ANFIS) combined with Real Coded Genetic Algorithm (RCGA), denoted as RCGA-ANFIS. The evaluati...
Lưu vào:
Tác giả chính: | Tien-Thinh Le |
---|---|
Định dạng: | Bài trích |
Ngôn ngữ: | eng |
Nhà xuất bản: |
Advances in Civil Engineering
2021
|
Truy cập trực tuyến: | https://www.hindawi.com/journals/ace/2020/8832522/ https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/2841 https://doi.org/10.1155/2020/8832522 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
Adaptive-neuro-fuzzy-inference-system model for prediction of ultimate load of rectangular concrete-filled steel tubular columns
theo: T.H. Duong, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022) -
Prediction of axial load capacity of rectangular concrete-filled steel tube columns using machine learning techniques
theo: Tien-Thinh Le, và những người khác
Nhà xuất bản: (2021) -
Effects of variability in experimental database on machine-learning-based prediction of ultimate load of circular concrete-filled steel tubes
theo: Ho, Nang Xuan
Nhà xuất bản: (2021) -
Development of user-friendly kernel-based Gaussian process regression model for prediction of load-bearing capacity of square concrete-filled steel tubular members
theo: Tien-Thinh, Le, và những người khác
Nhà xuất bản: (2021) -
Calibration of a stress-strain response for geopolymer concrete under axial compressive load
theo: Dong, Van Dao, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)