![](/images/graphics-bg.png)
Prediction of Compressive Strength of Concrete Using Artificial Neural Network and Genetic Programming
المؤلفون المشاركون
Chopra, Palika
Sharma, Rajendra Kumar
Kumar, Maneek
المصدر
Advances in Materials Science and Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-01-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
الملخص EN
An effort has been made to develop concrete compressive strength prediction models with the help of two emerging data mining techniques, namely, Artificial Neural Networks (ANNs) and Genetic Programming (GP).
The data for analysis and model development was collected at 28-, 56-, and 91-day curing periods through experiments conducted in the laboratory under standard controlled conditions.
The developed models have also been tested on in situ concrete data taken from literature.
A comparison of the prediction results obtained using both the models is presented and it can be inferred that the ANN model with the training function Levenberg-Marquardt (LM) for the prediction of concrete compressive strength is the best prediction tool.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chopra, Palika& Sharma, Rajendra Kumar& Kumar, Maneek. 2016. Prediction of Compressive Strength of Concrete Using Artificial Neural Network and Genetic Programming. Advances in Materials Science and Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1096402
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chopra, Palika…[et al.]. Prediction of Compressive Strength of Concrete Using Artificial Neural Network and Genetic Programming. Advances in Materials Science and Engineering No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1096402
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chopra, Palika& Sharma, Rajendra Kumar& Kumar, Maneek. Prediction of Compressive Strength of Concrete Using Artificial Neural Network and Genetic Programming. Advances in Materials Science and Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1096402
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1096402
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)