Using radial basis function artificial neural network for predicting asphalt content of asphalt paving mixture
Other Title(s)
إستخدام شيكة دالة الأساس الشعاعي العصبية الإصطناعية للتنبؤ بالمحتوى الإسفلتي لمزيج التبليط الإسفلتي
Author
Source
المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2013-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
13
Main Subjects
Topics
Arabic Abstract
يعد إيجاد محتوى الإسفلت في مزجات التبليط الإسفلتي فحص أساسي مهم لدى الكثير من المؤسسات و الباحثين في مجال الطرق.
تحاول هذه الدراسة اختبار إمكانية تطبيق و استخدام الشبكة العصبية الاصطناعية من نوع دالة الأساس الشعاعي مع دالة التنشيط كاوس باستخدام برمجيات MATLAB للتنبؤ بمحتوى الإسفلت في مزجات التبليط الإسفلتي الساخن اعتمادا على خواص فحص مارشال.
معمارية الشبكة المطورة لهذه الدراسة تتكون من خمسة عقد إدخال تمثل خواص فحص مارشال, مع ستة عقد في الطبقة المخفية, بينما طبقة الإخراج تتكون من عقدة واحدة تمثل نسبة المحتوى الإسفلتي.
و قد أظهرت نتائج الدراسة أن شبكة دالة الأساس الشعاعي يمكن استخدامها كوسيلة حسابية مقترحة و مناسبة لإيجاد محتوى الإسفلت في المزجات الإسفلتية بدقة و سرعة و كبديل لاستخدام التقنيات التقليدية.
English Abstract
The determination of the asphalt content of asphalt paving mixtures is a fundamentally important test for many authorities and researchers in highways field.
This study seek to examined the application and use of radial basis function artificial neural network with Gaussian activation function by MATLAB software for predicting the asphalt content of the hot mix asphalt paving mixtures using their properties of Marshall test.
The architecture of the study developed network consist of five input nodes representing five properties of Marshall test, with six hidden nods, while the output consist of one output node representing the asphalt content percent.
The study results have shown that the radial basis function network can be applied as a recommended and appropriate computational tool to accurately and quickly determine the asphalt content of asphalt mixtures as alternative to using traditional techniques.
Data Type
Conference Papers
Record ID
BIM-345631
American Psychological Association (APA)
Taha, Mahmud Y. M.. 2013-12-31. Using radial basis function artificial neural network for predicting asphalt content of asphalt paving mixture. المؤتمر العلمي لكلية علوم الحاسوب و الرياضيات (6 : 2013 : الموصل، العراق). . Vol. 13, no. 25 (2013), pp.181-193.الموصل، العراق : جامعة الموصل، كلية علوم الحاسبات و الرياضيات،.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-345631
Modern Language Association (MLA)
Taha, Mahmud Y. M.. Using radial basis function artificial neural network for predicting asphalt content of asphalt paving mixture. . الموصل، العراق : جامعة الموصل، كلية علوم الحاسبات و الرياضيات،. 2013-12-31.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-345631
American Medical Association (AMA)
Taha, Mahmud Y. M.. Using radial basis function artificial neural network for predicting asphalt content of asphalt paving mixture. . المؤتمر العلمي لكلية علوم الحاسوب و الرياضيات (6 : 2013 : الموصل، العراق).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-345631
