Contribution of Machine Learning Methods to the Construction Industry: Prediction of Compressive Strength
Öz
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Machine [1] Yeh IC. “UCI Compressive Repository: Concrete
- http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Concrete+Compr
- essive+Strength (20.03.2014). Strength Data Set” [2] Yeh IC. “Modeling of Strength of High-Performance
- Concrete Using Artificial Neural Networks”. Cement and
- Concrete Research, 28(12), 1797-1808, 1998. [3] Hong-Guang N, Ji-Zong W. “Prediction of Compressive
- Strength of Concrete by Neural Networks”. Cement and
- Concrete Research, 30(8), 1245-1250, 2000. [4] Seyhan AT, Tayfur G, Karakurt M, Tanoğlu M. “Artificial
- Neural Network (ANN) Prediction of Compressive
Ayrıntılar
Birincil Dil
İngilizce
Konular
-
Bölüm
-
Yazarlar
Yayımlanma Tarihi
1 Temmuz 2015
Gönderilme Tarihi
6 Temmuz 2015
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2015 Cilt: 21 Sayı: 3
Cited By
TAHMİN PERFORMANSINI ARTTIRMAK İÇİN KOLEKTİF ÖĞRENME YAKLAŞIMI: ENGELLİ BİREYLERE YÖNELİK DENEYSEL ÇALIŞMA
Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.28948/ngumuh.693303YAPAY ZEKÂ MODELLERİ İLE BETONARME YAPILARA AİT ENERJİ PERFORMANS SINIFLARININ TAHMİNİ
Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering
https://doi.org/10.17482/uumfd.332320İşletmeler için Personel Yemek Talep Miktarının Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Tahmin Edilmesi
Journal of Polytechnic
https://doi.org/10.2339/politeknik.444380Experimental and analytical investigation of chemical anchors’s behaviour under axial tensile
Measurement
https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.107689Enhanced Predictive Models for Construction Costs: A Case Study of Turkish Mass Housing Sector
Computational Economics
https://doi.org/10.1007/s10614-018-9814-9Makine Öğrenmesi ve İş Zekası Yöntemleriyle Mobil Uygulamaların Başarısı Arttırılabilir mi?
European Journal of Science and Technology
https://doi.org/10.31590/ejosat.793069Artificial Intelligence (AI) Studies in The TR Index: A Systematic Review
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
https://doi.org/10.29130/dubited.964460Classification Of BIST -100 Index’ Changes Via Machine Learning Methods
M U Iktisadi ve Idari Bilimler Dergisi
https://doi.org/10.14780/muiibd.329913ESTIMATING THE COMPRESSIVE STRENGTH OF FLY ASH ADDED CONCRETE USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.18466/cbayarfbe.1064779