Prediction of self-consolidating concrete properties using XGBoost machine learning algorithm: Rheological properties
Rheological properties are critical for assessing self-consolidating concrete (SCC)’s performance and application. However, predicting these properties accurately, specifically plastic viscosity and yield stress, faces challenges due to inconsistent data, small sample sizes, and measurement inaccura...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Powder technology Ročník 438; s. 119623 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Elsevier B.V
01.04.2024
|
| Témata: | |
| ISSN: | 0032-5910, 1873-328X |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!