Wpływ typu sieci neuronowej na dokładność prognozowania przekazywania drgań pochodzenia górniczego z gruntu na budynek
Variant of the title
The influence of neural network type on the prediction accuracy of the transmission of mining tremors vibrations from the ground to the building
Author
Chudyba, Łukasz
Published in
Czasopismo Techniczne. Budownictwo
Numbering
R. 108, Z. 3, 1-B
Release date
2011
Place of publication
Kraków
Publisher
Wydawnictwo PK
Language
Polish
Abstract
Artykuł dotyczy analizy wpływu typu sieci neuronowych na dokładność prognozowania przekazywania drgań pochodzenia górniczego z gruntu na fundament typowego budynku mieszkalnego. Zastosowano standardowe sztuczne sieci neuronowe, sieci neuronowe z regularyzacją oraz bayesowskie sieci neuronowe. Wzorce uczące, walidujące oraz testujące sieci neuronowych utworzono, wykorzystując wyniki badania doświadczalnych.
The paper deals with the analysis of the influence of neural network type on the prediction accuracy of the transmission of mining tremors vibrations from the ground to the typical building. Standard neural networks, neural networks with regularization and bayesian neural networks were used. Results of experimental tests were applied as the neural network training, validating and testing patterns.
PKT classification
630000 Budownictwo
Department
Faculty of Civil Engineering
License
Licencja PK. Brak możliwości edycji i druku.
Access rights
Zasób dostępny dla wszystkich
Cookies or other similar solutions are used on the page. Take a look at privacy policy to get to know the details.
