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Prediction of self-compacting concrete elastic modulus using two symbolic regression techniques

机译:使用两种符号回归技术预测自密实混凝土的弹性模量

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摘要

This paper introduces a novel symbolic regression approach, namely biogeographical-based programming (BBP), for the prediction of elastic modulus of self-compacting concrete (SCC). The BBP model was constructed directly from a comprehensive dataset of experimental results of SCC available in the literature. For comparison purposes, another new symbolic regression model, namely artificial bee colony programming (ABCP), was also developed. Furthermore, several available formulas for predicting the elastic modulus of SCC were assessed using the collected database.
机译:本文介绍了一种新的符号回归方法,即基于生物地理学的编程(BBP),用于预测自密实混凝土(SCC)的弹性模量。 BBP模型是直接从文献中提供的SCC实验结果的综合数据集中直接构建的。为了比较,还开发了另一个新的符号回归模型,即人工蜂群编程(ABCP)。此外,使用收集的数据库评估了几种可预测SCC弹性模量的公式。

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