Сравнение ANN и RSM в прогнозир [Russian]

By Др. Панга Нарасимха Редды

В данной работе представлено сравнительное исследование между искусственной нейронной сетью (ИНС) и методологией поверхности отклика (RSM) при прогнозировании прочности на сжатие высокопрочного бетона. Сравнение проводилось на основе одних и тех же экспериментальных наборов данных. Исходными данными в данном исследовании были процентное содержание цемента, кремнеземистого наполнителя и крупного заполнителя. Методы, использованные в ANN и RSM, были соответственно нейронная сеть с фидфорвардом и лицецентрированный центральный композит. Сравнение двух моделей показало, что RSM работает лучше, чем ANN с коэффициентом детерминации (R2) ближе к 1 с 0,9959. Кроме того, все предсказанные результаты RSM по сравнению с экспериментальными результатами находились в пределах 10% погрешности. Для модели ANN, однако, три из предсказанных результатов оказались за пределами 10-процентной погрешности. Также было обнаружено, что кремнеземистый наполнитель оказывает большее влияние на прочность бетона на сжатие, чем круп

• Format: Paperback
• Language: Russian
• ISBN: 6205997517
• ISBN13: 9786205997512
• Release Date: June 2023
• Publisher: Sciencia Scripts
• Length: 64 Pages
• Weight: 0.23 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"