Ứng dụng thuật toán Gradient Boosting kết hợp tối ưu hóa để dự đoán cường độ nén của bê tông sử dụng cát nhân tạo

Tóm tắt

Nghiên cứu này áp dụng thuật toán Tăng cường độ dốc (Gradient Boosting-GB) kết hợp với thuật toán tối ưu hóa Honey Badger (HBA) để dự đoán cường độ nén của bê tông sử dụng cát nhân tạo. Sử dụng cơ sở dữ liệu gồm 298 mẫu thử nghiệm, mô hình GB-HBA đã được phát triển và qua đó, đã được sử dụng phân tích các yếu tố như xi măng, tuổi bảo dưỡng, Dmax của đá dăm, hàm lượng bột đá, mô đun độ mịn của cát, tỷ lệ nước/chất kết dính, tỷ lệ nước/xi măng, lượng nước, hàm lượng cát và độ sụt. Kết quả cho thấy mô hình GB kết hợp HBA dự đoán chính xác cường độ nén, cải thiện đáng kể hiệu quả và độ bền của bê tông. Nghiên cứu này mở ra hướng đi mới cho việc áp dụng công nghệ học máy trong ngành xây dựng, góp phần vào phát triển bền vững.