Confronto tra RNA e RSM nella previsione della resistenza del calcestruzzo
MODELLI DI RETE NEURALE ARTIFICIALE (ANN) E DI METODOLOGIA DELLA SUPERFICIE DI RISPOSTA (RSM)
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Questo studio presenta un confronto tra la Rete Neurale Artificiale (RNA) e la Metodologia della Superficie di Risposta (RSM) nella previsione della resistenza alla compressione del calcestruzzo ad alta resistenza. Il confronto è stato effettuato sulla base degli stessi set di dati sperimentali. Gli input analizzati in questo studio sono stati la percentuale di cemento, il fumo di silice e l'aggregato grosso. I metodi impiegati in ANN e RSM sono stati, rispettivamente, la rete neurale feedforward e il composito centrale a facce centrate. Il confronto tra i due modelli ha mostrato che l'RSM si...
Questo studio presenta un confronto tra la Rete Neurale Artificiale (RNA) e la Metodologia della Superficie di Risposta (RSM) nella previsione della resistenza alla compressione del calcestruzzo ad alta resistenza. Il confronto è stato effettuato sulla base degli stessi set di dati sperimentali. Gli input analizzati in questo studio sono stati la percentuale di cemento, il fumo di silice e l'aggregato grosso. I metodi impiegati in ANN e RSM sono stati, rispettivamente, la rete neurale feedforward e il composito centrale a facce centrate. Il confronto tra i due modelli ha mostrato che l'RSM si è comportato meglio dell'ANN con un coefficiente di determinazione (R2) più vicino a 1 con 0,9959. Inoltre, tutti i risultati previsti da RSM rispetto ai risultati sperimentali rientravano nel margine del 10%. Per il modello ANN, invece, tre dei risultati previsti erano al di fuori del margine del 10%. Il fumo di silice è risultato avere un impatto maggiore sulla resistenza alla compressione del calcestruzzo rispetto all'aggregato grosso.
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