کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
511615 | 865879 | 2010 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A comparison of model selection methods for compressive strength prediction of high-performance concrete using neural networks
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper gives a concise overview of three approaches to nonlinear regression modelling with feed-forward neural networks, involving the use of evidence framework and full Bayesian inference with Markov chain Monte Carlo stochastic sampling. The article then presents an empirical assessment of these approaches using a benchmark regression problem for compressive strength prediction of high-performance concrete. Results on applying various methods to benchmark dataset show that Bayesian approach with the MCMC sampling approximation of learning and prediction gives the best prediction accuracy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Structures - Volume 88, Issues 21–22, November 2010, Pages 1248–1253
Journal: Computers & Structures - Volume 88, Issues 21–22, November 2010, Pages 1248–1253
نویسندگان
Marek Słoński,