請用此 Handle URI 來引用此文件：
http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/79678| 標題: | 應用機器學習於混凝土抗壓強度預測及RC建築梁柱設計 Application of Machine Learning in Predicting Compressive Strength of Concrete and Design of Beam and Column for RC Building |
| 作者: | Ying-Jun Chen 陳穎君 |
| 指導教授: | 呂良正(Liang-Jenq Leu) |
| 關鍵字: | 混凝土抗壓強度預測,RC建築梁柱設計,機器學習,隨機森林,GRMC資料庫, Compressive strength of concrete,Design of beam and column,Machine learning,Random forest,GRMC database,RC building, |
| 出版年 : | 2021 |
| 學位: | 碩士 |
| 摘要: | "本研究利用Python程式語言，使用機器學習模型，與土木工程實務作結合，研究分成兩部分，第一部分應用於預測混凝土抗壓強度，以資料科學的角度給予預拌混凝土廠商進行混凝土配比設計上的建議。第二部分應用於RC建築的梁柱設計，提供工程師於建築結構設計時，能藉此取得初步的尺寸及鋼筋量設計建議，以利減少設計上的失誤。 第一部分的資料來源於台灣營建研究院推動的「中華民國預拌混凝土廠驗證」之優質混凝土標章(Good Ready-Mixed Concrete, GRMC)，針對國內合法預拌混凝土廠的詳細抽驗資料。首先說明資料前處理的過程，並分別採用隨機森林、XGBoost等機器學習模型學習資料的特性，分析各參數的重要程度，此外亦探討混凝土抽驗年份與預拌廠區域對於預測結果的影響。 第二部分的建案資料取自築遠工程顧問有限公司，本研究將之進行整理並創建成資料庫。採用隨機森林、XGBoost、AdaBoost等機器學習模型，分別針對RC建築的大梁跟柱進行尺寸及鋼筋量的預測模型建構，並整理及比較各自的重要參數，此外亦針對部分案例的預測結果進行誤差原因的探討。" |
| URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/79678 |
| DOI: | 10.6342/NTU202102850 |
| 全文授權: | 同意授權(全球公開) |
| 顯示於系所單位： | 土木工程學系 |
文件中的檔案：
| 檔案 | 大小 | 格式 | |
|---|---|---|---|
| U0001-3008202115234901.pdf | 11.37 MB | Adobe PDF | 檢視/開啟 |
系統中的文件，除了特別指名其著作權條款之外，均受到著作權保護，並且保留所有的權利。