Dự báo khả năng chịu cắt của dầm bê tông sử dụng thanh cốt sợi frp không có cốt đai sử dụng mô hình học máy

Tóm tắt

Nghiên cứu này đánh giá và so sánh hiệu suất của bảy mô hình học máy phổ biến trong dự báo khả năng chịu cắt của dầm bê tông thanh cốt sợi polymer (FRP) không có cốt đai, gồm mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs), rừng ngẫu nhiên (RF), M5Rules, M5P, hồi quy vectơ hỗ trợ (SVR), cây ngẫu nhiên (RT), và hồi quy tuyến tính (LR). Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình ANNs đạt hiệu suất tối ưu nhất với hệ số tương quan (R) bằng 0,981, căn bậc hai của sai số bình phương trung bình (RMSE) bằng 24,77 kN, sai số tuyệt đối trung bình (MAE) bằng 16,68 kN. Mô hình RF xếp vị trí thứ hai với chỉ số MAPE nhỏ nhất (19,03%). Ngược lại, mô hình LR cho thấy sai số lớn nhất, khẳng định sự không phù hợp của các khung tuyến tính. Nghiên cứu khẳng định ANNs là công cụ dự báo tin cậy, cung cấp giải pháp hỗ trợ thiết kế hiệu quả cho các công trình sử dụng vật liệu tiên tiến.