Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 109,897,150
A hybrid fuzzy inference model based on RBFNN and artificial bee colony for predicting the uplift capacity of suction caissons
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Min-Yuan Cheng, Minh-Tu Cao, Duc-Hoc Tran
Nơi đăng:
Automation in Construction;
S
ố:
41;
Từ->đến trang
: 60–69;
Năm:
2014
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
The suction caisson is an essential part of the foundation system used in offshore platforms. The failure of a single suction caisson may cause the collapse of an entire offshore system. Hence, accurately predicting the uplift capacity of suction caissons is of critical importance to platform function and reliability. This study proposes the intelligent fuzzy radial basis function neural network inference model (IFRIM) to predict the uplift capacity of suction caissons. IFRIM is a hybrid of the radial basis function neural network (RBFNN), fuzzy logic (FL), and artificial bee colony (ABC) algorithm. In the IFRIM, FL deals with imprecise and uncertain information; RBFNN acts as a supervised learning technique to address fuzzy input–output mapping relationships; and ABC searches for the most appropriate parameter settings for RBFNN and FL. Comparison results show IFRIM to be the fittest model for predicting the uplift capacity of suction caissons in terms of accuracy and reliability. A 10-fold cross-validation approach found that the IFRIM reduced the
RMSE
and
MAPE
at least 70% and 90%, respectively, below other tested models.
cvs weekly sale
shauneutsey.com
prescription savings cards
ABSTRACT
The suction caisson is an essential part of the foundation system used in offshore platforms. The failure of a single suction caisson may cause the collapse of an entire offshore system. Hence, accurately predicting the uplift capacity of suction caissons is of critical importance to platform function and reliability. This study proposes the intelligent fuzzy radial basis function neural network inference model (IFRIM) to predict the uplift capacity of suction caissons. IFRIM is a hybrid of the radial basis function neural network (RBFNN), fuzzy logic (FL), and artificial bee colony (ABC) algorithm. In the IFRIM, FL deals with imprecise and uncertain information; RBFNN acts as a supervised learning technique to address fuzzy input–output mapping relationships; and ABC searches for the most appropriate parameter settings for RBFNN and FL. Comparison results show IFRIM to be the fittest model for predicting the uplift capacity of suction caissons in terms of accuracy and reliability. A 10-fold cross-validation approach found that the IFRIM reduced the
RMSE
and
MAPE
at least 70% and 90%, respectively, below other tested models.
cvs weekly sale
cvs print
prescription savings cards
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn