Wyszukiwanie:
|

|
Sortowanie:
|
|
|
Bibliografia Publikacji Pracowników PK (48376) | Inne bazy bibliograficzne (15019) Architektura i Sztuka Krakowa (2298) | Historia i Ludzie PK – baza w przygotowaniu (0) | Konferencje Krynickie - Referaty (7776) LXVII Konferencja Naukowa, 2022 (41) | LXVI Konferencja Naukowa, 2020 (67) | LXV Konferencja Naukowa, 2019 (58) | LXIV Konferencja Naukowa, 2018 (139) | LXIII Konferencja Naukowa, 2017 (136) | LXII Konferencja Naukowa, 2016 (150) | LXI Konferencja Naukowa, 2015 (145) | LX Konferencja Naukowa, 2014 (190) | LIX Konferencja Naukowa, 2013 (110) | LVIII Konferencja Naukowa, 2012 (168) | LVII Konferencja Naukowa, 2011 (111) | LVI Konferencja Naukowa, 2010 (130) | LV Konferencja Naukowa, 2009 (108) | LIV Konferencja Naukowa, 2008 (161) | LIII Konferencja Naukowa, 2007 (161) | LII Konferencja Naukowa, 2006 (123) | LI Konferencja Naukowa, 2005 (113) | L Konferencja Naukowa, 2004 (165) | XLIX Konferencja Naukowa, 2003 (125) | XLVIII Konferencja Naukowa, 2002 (137) | XLVII Konferencja Naukowa, 2001 (154) | XLVI Konferencja Naukowa, 2000 (140) | XLV Konferencja Naukowa, 1999 (161) | XLIV Konferencja Naukowa, 1998 (140) | XLIII Konferencja Naukowa, 1997 (153) | XLII Konferencja Naukowa, 1996 (164) | XLI Konferencja Naukowa, 1995 (173) | XL Konferencja Naukowa, 1994 (151) | XXXIX Konferencja Naukowa, 1993 (148) | XXXVIII Konferencja Naukowa, 1992 (117) | XXXVII Konferencja Naukowa, 1991 (125) | XXXVI Konferencja Naukowa, 1990 (109) | XXXV Konferencja Naukowa, 1989 (150) | XXXIV Konferencja Naukowa, 1988 (177) | XXXIII Konferencja Naukowa, 1987 (195) | XXXII Konferencja Naukowa, 1986 (190) | XXXI Konferencja Naukowa, 1985 (180) | XXX Konferencja Naukowa, 1984 (143) | XXIX Konferencja Naukowa, 1983 (141) | XXVIII Konferencja Naukowa, 1982 (120) | XXVII Konferencja Naukowa, 1981 (160) | XXVI Konferencja Naukowa, 1980 (169) | XXV Konferencja Naukowa, 1979 (177) | XXIV Konferencja Naukowa, 1978 (143) | XXIII Konferencja Naukowa, 1977 (120) | XXII Konferencja Naukowa, 1976 (143) | XXI Konferencja Naukowa, 1975 (132) | XX Konferencja Naukowa, 1974 (151) | XIX Konferencja Naukowa, 1973 (131) | XVIII Konferencja Naukowa, 1972 (112) | XVII Konferencja Naukowa, 1971 (120) | XVI Konferencja Naukowa, 1970 (116) | XV Konferencja Naukowa, 1969 (75) | XIV Konferencja Naukowa, 1968 (114) | XIII Konferencja Naukowa, 1967 (100) | XII Konferencja Naukowa, 1966 (106) | XI Konferencja Naukowa, 1965 (81) |
| Niepublikowane prace naukowe pracowników PK (1994-2012) (4941) |
|
Jednostki PK
Opcje
|
Seria/Czasopismo | | Case Studies in Construction Materials | Numeracja | | Vol. 17 | Data wydania | | 2022 | Język | | angielski | Typ nośnika | | online | Zakres stron | | [1-14] | Liczba stron | | 14 | Oznaczenia ref./art. | | e01262 | Oznaczenie ilustracji | | rys., tab., wykr. | Bibliografia (na str.) | | 12-14 | Bibliografia (liczba pozycji) | | 89 | Oznaczenie streszczenia | | Abstr. | ISSN | | 2214-5095 | Charakter pracy | | publikacja naukowa | Publikacja recenzowana | | tak | Rodzaj publikacji | | komunikat (short communication) | DOI | | 10.1016/j.cscm.2022.e01262 | Opis bibliograficzny | | Application of Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) approach in prediction of compressive strength of eco-friendly concrete / Ali H. Naser, Ali H. Badr, Sadiq N. Henedy, Krzysztof Adam Ostrowski, ... więcejApplication of Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) approach in prediction of compressive strength of eco-friendly concrete / Ali H. Naser, Ali H. Badr, Sadiq N. Henedy, Krzysztof Adam Ostrowski, Hamza Imran // Case Studies in Construction Materials [Dokument elektroniczny]. – 2022, Vol. 17, 14 s. : rys., tab., wykr. – Tryb dostępu: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214509522003941. – Oznaczenie ref./art.: e01262. – Bibliogr. 89 poz., Abstr. – doi: 10.1016/j.cscm.2022.e01262. – ISSN 2214-5095 |
Słowa kluczowe | | machine learning, Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), compressive strength of concrete, ground granulated blast-furnace slag, recycled concrete aggregate, eco-friendly concrete | Abstrakt | | Concrete is the most often used material in the building sector. The use of ground-granulated blast-furnace slag (GGBFS) and recycled concrete aggregates (RCA) in concrete reduces its negative environmental ... więcejConcrete is the most often used material in the building sector. The use of ground-granulated blast-furnace slag (GGBFS) and recycled concrete aggregates (RCA) in concrete reduces its negative environmental impact. However, increasing the number of ingredients in concrete complicates the prediction of its compressive strength. This research aims to develop a machine learning model for predicting the compressive strength of eco-friendly concrete using Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). MARS is a well-known technique for creating predictive modeling equations using experimental data. A data set of 161 concrete specimens was obtained to train and evaluate the machine learning algorithms for this work. The findings of the MARS prediction algorithm were compared to those of the Support Vector Machine and the Random Forest regression algorithms (black-box models) using the training set. A hyperparameter tuning procedure was applied to find the optimal MARS, RF, and SVM model parameters. The results of 5-fold cross-validation indicate that the MARS optimal model has the highest coefficient of determination (R2), with a value equal to 0.889, and the lowest Root Mean Squared Error (RMSE) measure, with a value equal to 4.110 MPa. For our case, the performance metrics measures proved the superiority of the MARS model when compared with RF and SVM. The final MARS optimal prediction equations were built using a full training set and were then evaluated using unseen data (testing set). Our model has the potential to help civil engineers in designing durable infrastructures. |
Lista MNiSW/MEiN | | tak | Punktacja czasopisma | | 100 | Impact Factor | | 4.934 | Publikacja indeksowana w bazie Scopus | | tak |
Publikacja w Open Access (OA) | | tak |
Link do publikacji | | przejdź | Kolekcja | | |
|