Identification of a suitable ANN architecture in predicting strain in tie section of concrete deep beams

Mohammadhassani, Mohammad; Nezamabadi-pour, Hossein; Suhatril, Meldi; Shariati, Mahdi

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자료유형: 학술저널

저자정보: Mohammadhassani, Mohammad (Department of Civil Engineering, University of Malaya) Nezamabadi-pour, Hossein (Department of Electrical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman) Suhatril, Meldi (Department of Civil Engineering, University of Malaya) Shariati, Mahdi (Department of Civil Engineering, University of Malaya)

저널정보: 테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제46권 제6호

발행연도: 2013.1

수록면: 853 - 868 (16page)

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The comparison of the effectiveness of artificial neural network (ANN) and linear regression (LR) in the prediction of strain in tie section using experimental data from eight high-strength-self-compact-concrete (HSSCC) deep beams are presented here. Prior to the aforementioned, a suitable ANN architecture was identified. The format of the network architecture was ten input parameters, two hidden layers, and one output. The feed forward back propagation neural network of eleven and ten neurons in first and second TRAINLM training function was highly accurate and generated more precise tie strain diagrams compared to classical LR. The ANN's MSE values are 90 times smaller than the LR's. The correlation coefficient value from ANN is 0.9995 which is indicative of a high level of confidence.

#strain #deep beams #artificial neural network #STM #linear regression

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이 논문의 저자 정보

Mohammadhassani, Mohammad

소속기관 Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Shiraz University

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 6 이용수 22

Nezamabadi-pour, Hossein

소속기관 Department of Electrical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 3 이용수 13

Suhatril, Meldi

소속기관 Department of Civil Engineering, University of Malaya

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 3 이용수 15

shariati, Mahdi

소속기관 Institute of Research and Development, Duy Tan University

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학 공학 > 건축공학 > 건축공학 일반

논문수 8 이용수 72

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