Comparación entre regresión tipo LASSO y redes neuronales en la predicción del esfuerzo de fisuración y su elongación asociada del UHPFRC sometido a tracción directa

The purpose of this research is to model the direct traction behavior of ultra-high-performance fiber-reinforced (UHPFRC) concrete. For this analysis, LASSO-type regression methods and neural networks were used to predict the tension and elongation that cause the first crack in the concrete. The fol...

Full description

Autores:

Chaparro Ruiz, Diego Andrés

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:

2020

Institución:

Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Repositorio:

Repositorio Institucional ECI

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/1324

Acceso en línea:

https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1324

Palabra clave:

Comportamiento a tracción directa
Redes neuronales artificiales
Regresión tipo LASSO
UHPFRC
Behavior to direct traction
Artificial neural networks
LASSO regression
UHPFRC

Rights

License

http://purl.org/coar/access_right/c_abf2