Bài viết giới thiệu một mô hình học máy nhằm dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn. Một tập dữ liệu gồm 366 kết quả thực nghiệm về bê tông tự lèn được thu thập. Bảy biến số đầu vào được sử dụng để đánh giá cường độ chịu nén. Mô hình phân tích hồi quy máy vector bình phương tối thiểu cho phép dự đoán khá chính xác cường độ nén của bê tông tự lèn, với hệ số R2 trên . | T. Thu Hiền P. Ngọc Trung H. Nhật Đức Tạp chí Khoa học amp Công nghệ Đại học Duy Tân 02 63 2024 3-9 3 DTU Journal of Science amp Technology 02 63 2024 3-9 Dự báo cường độ chịu nén của bê tông tự lèn bằng phương pháp phân tích hồi quy sử dụng máy vector hỗ trợ bình phương tối thiểu Predicting the compressive strength of self-compacting concrete by regression analysis using least squares support vector machine Trần Thu Hiềna Phan Ngọc Trungb Hoàng Nhật Đứcc Tran Thu Hiena Phan Ngoc Trungb Hoang Nhat Ducc a Khoa Xây dựng Trường Công nghệ Đại học Duy Tân Đà Nẵng Việt Nam a Faculty of Civil Engineering The School of Engineering and Technology Duy Tan University Danang 550000 Vietnam b UBND phường Thuận Phước Quận Hải Châu Đà Nẵng b People s Committee of Thuan Phuoc Ward Hai Chau District Danang 550000 Vietnam c Viện Nghiên cứu và Phát triển Công nghệ cao Đại học Duy Tân Đà Nẵng Việt Nam c Institute of Research and Development Duy Tan University Danang 550000 Vietnam Ngày nhận bài 16 03 2024 ngày phản biện xong 22 03 2024 ngày chấp nhận đăng 29 03 2024 Tóm tắt Bài báo này giới thiệu một mô hình học máy nhằm dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn. Một tập dữ liệu gồm 366 kết quả thực nghiệm về bê tông tự lèn được thu thập. Bảy biến số đầu vào được sử dụng để đánh giá cường độ chịu nén. Mô hình phân tích hồi quy máy vector bình phương tối thiểu cho phép dự đoán khá chính xác cường độ nén của bê tông tự lèn với hệ số R2 trên . Từ khóa cường độ chịu nén bê tông tự lèn phân tích hồi quy máy vector bình phương tối thiểu. Abstract This article introduces a machine learning model to predict the compressive strength of self-compacting concrete. A data set of 366 experimental results on self-compacting concrete was collected. Seven input variables are used to evaluate the compressive strength. The least squares support vector machine allows quite accurate prediction of the compressive strength of self-compacting concrete with an R2 coefficient of over . Keywords .
