Wpływ typu sieci neuronowej na dokładność prognozowania przekazywania drgań pochodzenia górniczego z gruntu na budynek
Wariant tytułu
The influence of neural network type on the prediction accuracy of the transmission of mining tremors vibrations from the ground to the building
Autor
Chudyba, Łukasz
Opublikowane w
Czasopismo Techniczne. Budownictwo
Numeracja
R. 108, Z. 3, 1-B
Data wydania
2011
Miejsce wydania
Kraków
Wydawca
Wydawnictwo PK
Język
polski
Abstrakt
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.
Klasyfikacja PKT
630000 Budownictwo
Wydział
Wydział Inżynierii Lądowej
Licencja
Licencja PK. Brak możliwości edycji i druku.
Prawa dostępu
Zasób dostępny dla wszystkich
Na stronie wykorzystywane są pliki cookie, bądź podobne rozwiązania. Aby poznać szczegóły zapoznaj się z polityką prywatności.
