Performance Evaluation of RBF Networks with Various Variables to Forecast the Properties of SCCs
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
In the present study, Radial Basis Function (RBF) neural networks are applied to forecast the compressive strength and elastic modulus of Self-Compacting Concrete (SCC). To construct the models, different experimental specimens of diverse kinds of SCC are gathered from the literature. The data used in the networks are classified into two different sets of input parameters. The results revealed that the proposed RBF models can accurately forecast the properties of SCCs with low test error. Furthermore, a comparison between models with two different sets of inputs proves that the selected parameters as input variables, straightly impress the precision of the networks, in the prediction of the intended outputs.
Keywords:
Language:
English
Published:
Civil Engineering Infrastructures Journal, Volume:54 Issue: 1, Jun 2021
Pages:
59 to 73
https://magiran.com/p2288500
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!