Machine learning applications for chloride ingress prediction in concrete: Insights from recent literature
Số trang: 7
Loại file: pdf
Dung lượng: 252.46 KB
Lượt xem: 2
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
This review explores recent ML advancements in assessing corrosion in RC structures. Various algorithms, such as Artificial Neural Networks (ANNs), Gene Expression Programming (GEP), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Machine (SVM) and Ensemble Learning, have shown potential in estimating corrosion processes, predicting material properties, and evaluating structural durability.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Machine learning applications for chloride ingress prediction in concrete: Insights from recent literature
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Machine learning applications for chloride ingress prediction in concrete: Insights from recent literature
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Short-term prediction Energy consumption Deep learning; Convolutional neural network Metaheuristic optimization Time-series deep learning Machine learningGợi ý tài liệu liên quan:
-
8 trang 219 0 0
-
9 trang 187 0 0
-
Nuclear energy system's behavior and decision making using machine learning
8 trang 112 0 0 -
95 trang 66 0 0
-
Ebook Disrupting finance: FinTech and strategy in the 21st century
194 trang 53 0 0 -
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo dành cho mọi người - ThS. Nguyễn Ngọc Tú
149 trang 51 0 0 -
Mô hình thống kê học sâu trong nhận dạng khuôn mặt
11 trang 48 0 0 -
Knowledge management system building blocks
12 trang 46 0 0 -
Ebook The data science design manual: Part 2
240 trang 42 0 0 -
Pseudorandom sequences classification algorithm
8 trang 41 0 0