Utilization of a Bayesian Network Algorithm to Predict the Compressive Strength of Concrete
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Neural Network (ANN), Fuzzy Logic (FL), and Random Forest (RF), have been utilized widely in past literature in predicting the behavior of concrete products. Few studies used the probabilistic inference approach through Bayesian Networks (BN) to envisage the structural health integrity of concrete, while the possibility of employing BN algorithms for the prediction of its mechanical properties has not been investigated yet. This research evaluates the potential applicability of BN in predicting the compressive strength of selfcompacting concrete made with various supplementary cementitious materials and basalt fibers. Two learning algorithms, namely Nave Bayes and Markov Blanket, were employed along with various discretization methods to maximize network performance and minimize integral absolute error. Research findings showed that the Nave Bayes classifier coupled with K-means discretization tool with 4 segments of 'days' data and 3 segments of the remaining variables gave the highest correlation between experimental and predicted values. Meanwhile, the Markov Blanket algorithm failed to accurately predict the compressive strength. The accuracy of the predicted BN was found to be comparable to that obtained from an ANN model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».