Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả trình bày một phương pháp tiếp cận với mục đích xây dựng hàm đơn giản và dễ áp dụng nhằm dự báo độ thấm của bê tông rỗng. Tập dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu có 267 mẫu thí nghiệm về bê tông rỗng, mỗi mẫu bao gồm các yếu tố đầu vào là lượng cát, kích thước cốt liệu, tỉ lệ nước - xi măng, tỉ lệ cốt liệu - xi măng và yếu tố đầu ra là độ thấm. | Tạp chí Khoa học công nghệ Giao thông vận tải Tập 13 - Số 1 Dự báo khả năng thấm nước của bê tông rỗng bằng phương pháp hồi qui kí tự dựa trên lập trình di truyền Symbolic regression based on genetic programming to predict the permeability of pervious concrete Nguyễn Tuấn Bình 1 Lê Bá Anh1 Nguyễn Tuấn Anh2 1 Trường Đại học Giao thông vận tải 2 Trường Đại học Giao thông vận tải Thành phố Hồ Chí Minh Tác giả liên hệ Ngày nhận bài 13 12 2023 Ngày chấp nhận đăng 22 12 2023 Tóm tắt Trong nghiên cứu này nhóm tác giả trình bày một phương pháp tiếp cận với mục đích xây dựng hàm đơn giản và dễ áp dụng nhằm dự báo độ thấm của bê tông rỗng. Tập dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu có 267 mẫu thí nghiệm về bê tông rỗng mỗi mẫu bao gồm các yếu tố đầu vào là lượng cát kích thước cốt liệu tỉ lệ nước - xi măng tỉ lệ cốt liệu - xi măng và yếu tố đầu ra là độ thấm. Mô hình Operon một trong những mô hình hồi qui kí tự có hiệu quả nhất dựa trên lập trình di truyền đã được áp dụng để xây dựng hàm số nhằm dự báo độ thấm của bê tông rỗng. Hàm số này đạt được độ chính xác cao khi so sánh với một trong những mô hình học máy tốt nhất là PSO-XGB. Độ chính xác của cả hai phương pháp này đều vượt quá tuy nhiên hàm hồi qui kí tự cho thấy ưu điểm là hàm số thể hiện sự tường minh dẫn đến việc áp dụng trở nên đơn giản hơn. Từ khóa Bê tông rỗng Độ thấm Lập trình di truyền Hồi qui kí tự Phương pháp học máy. Abstract In this study the authors present an approach to construct a simple and easy-to-apply prediction function to predict the permeability of pervious concrete. The data set used in the study includes 267 experimental samples each sample includes input factors such as sand amount aggregate size water-cement ratio and aggregate-cement ratio and the output factor is the permeability of concrete. We applied the Operon model one of the most effective symbolic regression models based on genetic programming to construct a function to predict the permeability of previous .
