Comparação entre a RNA e a RSM na previsão da resistência do betão
MODELOS DE REDES NEURONAIS ARTIFICIAIS (ANN) E DE METODOLOGIA DE SUPERFÍCIE DE RESPOSTA (RSM)
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
29,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
15 °P sammeln!
Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre a Rede Neuronal Artificial (RNA) e a Metodologia de Superfície de Resposta (MSR) na previsão da resistência à compressão do betão de alta resistência. A comparação foi efectuada com base nos mesmos conjuntos de dados experimentais. As entradas investigadas neste estudo foram a percentagem de cimento, sílica ativa e agregado grosso. Os métodos utilizados na RNA e na RSM foram a rede neural feedforward e o composto central centrado na face, respectivamente. A comparação entre os dois modelos mostrou que o RSM teve um melhor desempe...
Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre a Rede Neuronal Artificial (RNA) e a Metodologia de Superfície de Resposta (MSR) na previsão da resistência à compressão do betão de alta resistência. A comparação foi efectuada com base nos mesmos conjuntos de dados experimentais. As entradas investigadas neste estudo foram a percentagem de cimento, sílica ativa e agregado grosso. Os métodos utilizados na RNA e na RSM foram a rede neural feedforward e o composto central centrado na face, respectivamente. A comparação entre os dois modelos mostrou que o RSM teve um melhor desempenho do que a RNA, com um coeficiente de determinação (R2) mais próximo de 1, com 0,9959. Para além disso, todos os resultados previstos pelo RSM em relação aos resultados experimentais ficaram dentro da margem de 10%. Para o modelo ANN, no entanto, três dos seus resultados previstos estavam fora da margem de 10%. Verificou-se também que a sílica de fumo tem maior impacto na resistência à compressão do betão do que o agregado grosso.
Andere Kunden interessierten sich für
