Training artificial neural network regression based on the generalized delta rule : a case study in modeling the compressive strength of concrete = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng
Tác giả: Hoang Nhat Duc, Nguyen Quoc Lam, Pham Quang Nhat
Số trang:
P. 3-9
Số phát hành:
Số 02(57)
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
690
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
Artificial neural network, regression analysis, concrete strength, generalized delta rule
Chủ đề:
Concrete structures
Tóm tắt:
This paper presents the algorithms for training an artificial neural network (ANN) for regression analysis; the algorithm is based on the generalized delta rule. The training method of a simple neuron model and an ANN model are presented and generalized. The models are then programed in Visual C# .NET and applied to predict the compressive strength of concrete mixes. Three datasets, collected from the literature, are used to demonstrate the applications of the models.
Tạp chí liên quan
- Linear regression models for predicting the compressive strength of rice husk ash-blended concrete = Ứng dụng các mô hình hồi quy tuyến tính cho việc dự báo cường độ chịu nén của bê tông có chứa tro trấu
- Image processing based concrete crack classification using Logistic Regression model = Phân loại vết nứt trên cấu kiện bê tông sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh và mô hình hồi quy lô-git-tíc
- A method for calculating flexural multi-layer reinforced concrete structures = Phương pháp tính toán kết cấu bê tông cốt thép nhiều lớp chịu uốn
- The Eurocodes : research and application for concrete structures in Vietnam context = Tiêu chuẩn châu Âu : nghiên cứu và ứng dụng cho kết cấu bê tông cốt thép trong điều kiện Việt Nam
- Interval estimation of compressive strength of concrete using artificial neural network developed with Python = Dự báo theo khoảng cường độ chịu nén của bê tông sử dụng mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo được phát triển với Python





