Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 134255 - 134255
Опубликована: Дек. 1, 2024
Язык: Английский
Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 134255 - 134255
Опубликована: Дек. 1, 2024
Язык: Английский
Energy, Год журнала: 2024, Номер 291, С. 130424 - 130424
Опубликована: Янв. 21, 2024
Язык: Английский
Процитировано
5Heliyon, Год журнала: 2023, Номер 9(11), С. e22502 - e22502
Опубликована: Ноя. 1, 2023
This study addresses a critical gap in concrete strength prediction by conducting comparative analysis of three deep learning algorithms: convolutional neural networks (CNNs), gated recurrent units (GRUs), and long short-term memory (LSTM) networks. Unlike previous studies that employed various machine algorithms on diverse types, our focuses mixed-design fine-tuned algorithms. The objective is to identify the optimal (DL) algorithm for predicting uniaxial compressive strength, crucial parameter construction structural engineering. dataset comprises experimental records concrete, models were developed optimized predictive accuracy. results show CNN model consistently outperformed GRU LSTM. Hyperparameter tuning regularization techniques further improved performance. research offers practical solutions material property industry, potentially reducing resource burdens enhancing efficiency quality.
Язык: Английский
Процитировано
11Expert Systems with Applications, Год журнала: 2023, Номер 245, С. 123076 - 123076
Опубликована: Дек. 29, 2023
Язык: Английский
Процитировано
11Applied Energy, Год журнала: 2024, Номер 377, С. 124717 - 124717
Опубликована: Окт. 24, 2024
Язык: Английский
Процитировано
4Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 134255 - 134255
Опубликована: Дек. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
4