首页> 外文期刊>Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences >Prediction of concrete fatigue durability using Bayesian neural networks
【24h】

Prediction of concrete fatigue durability using Bayesian neural networks

机译:贝叶斯神经网络的混凝土疲劳耐久性预测

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

The utility of Bayesian neural networks to predict concrete fatigue durability as a function of concrete mechanical parameters of a specimen and characteristics of the loading cycle is investigated. Bayesian approach to learning neural networks allows automatic control of the complexity of the non-linear model, calculation of error bars and automatic determination of the relevance of various input variables. Comparative results on experimental data set show that Bayesian neural network works well.
机译:贝叶斯神经网络在预测混凝土疲劳耐久性方面的效用,该疲劳疲劳强度是试样的混凝土力学参数和荷载循环特性的函数。用于学习神经网络的贝叶斯方法允许自动控制非线性模型的复杂性,计算误差线并自动确定各种输入变量的相关性。实验数据集的比较结果表明,贝叶斯神经网络效果很好。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号