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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 479 - 482 (4page)
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In order to establish time-effective and cost-effective maintenance and replacement strategies, it is crucial to understand current condition states of structures and how the states will change in the future. This study established an artificial intelligence model to predict condition states of Reinforced Concrete (RC) Slab using bridge inspection data in Texas, USA. The model was designed in two stages, and the first stage was to derive factors affecting the RC Slab"s state using Extreme Gradient Boosting (XGBoost). The second stage was developed to predict the ratio of RC Slabs in each condition state using Long-Short Term Memory (LSTM), resulting in 64.74% precision in the model. In the future study, the prediction accuracy is planned to be further improved by adjusting input variables and utilizing other learning algorithms.
목차
Abstract
1. 서론
2. 활용데이터
3. 모델 수립
3. 결론
참고문헌
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