![](/images/graphics-bg.png)
Comparison of Machine Learning Techniques for the Prediction of Compressive Strength of Concrete
المؤلفون المشاركون
Chopra, Palika
Sharma, Rajendra Kumar
Kumar, Maneek
Chopra, Tanuj
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A comparative analysis for the prediction of compressive strength of concrete at the ages of 28, 56, and 91 days has been carried out using machine learning techniques via “R” software environment.
R is digging out a strong foothold in the statistical realm and is becoming an indispensable tool for researchers.
The dataset has been generated under controlled laboratory conditions.
Using R miner, the most widely used data mining techniques decision tree (DT) model, random forest (RF) model, and neural network (NN) model have been used and compared with the help of coefficient of determination (R2) and root-mean-square error (RMSE), and it is inferred that the NN model predicts with high accuracy for compressive strength of concrete.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chopra, Palika& Sharma, Rajendra Kumar& Kumar, Maneek& Chopra, Tanuj. 2018. Comparison of Machine Learning Techniques for the Prediction of Compressive Strength of Concrete. Advances in Civil Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1116230
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chopra, Palika…[et al.]. Comparison of Machine Learning Techniques for the Prediction of Compressive Strength of Concrete. Advances in Civil Engineering No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1116230
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chopra, Palika& Sharma, Rajendra Kumar& Kumar, Maneek& Chopra, Tanuj. Comparison of Machine Learning Techniques for the Prediction of Compressive Strength of Concrete. Advances in Civil Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1116230
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1116230
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)