Mạng thần kinh ANN

Mục tiêu của nghiên cứu này là xây dựng mô hình dựa trên mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để dự báo khả năng kháng cắt của vách ngắn bê tông cốt thép (BTCT) tiết diện chữ nhật. Một bộ dữ liệu bao gồm 312 kết quả thí nghiệm từ các nghiên cứu trước đây đã công bố được sưu tập dùng cho việc phát triển mô hình ANN.

12p viohoyo 25-04-2024 5 2   Download

Hằng số bền của 20 phức chất mới (ML2) giữa thiosemicarbazone với các ion kim loại được tính toán từ mô hình quan hệ định lượng cấu trúc-tính chất (QSPR). Các mô hình QSPR này được xây dựng bằng kỹ thuật hồi quy tuyến tính đa biến (QSPRMLR) và mạng thần kinh nhân tạo (QSPRANN).

18p vimarillynhewson 02-01-2024 6 3   Download

Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo khả năng tăng giá cổ phiếu của các doanh nghiệp vận tải tại VN giai đoạn 2020-2021 bằng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo (ANN). Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thu thập theo từng quý của 93 doanh nghiệp vận tải.

10p vispacex 16-11-2023 9 3   Download

Bài viết "Sử dụng mạng nơron thần kinh nhân tạo để tính toán, dự đoán diện tích gương hầm sau khi nổ mìn" nghiên cứu mô hình mạng nơron thần kinh ANN đã được sử dụng để xác định diện tích mặt gương hầm sau khi nổ mìn. Bằng các kết quả nhận được từ các mô hình đã xây dựng, có thể nhận thấy tính ưu việt của trí tuệ nhân tạo trong việc xác định, dự báo diện tích mặt gương hầm sau khi nổ mìn. Mời các bạn cùng tham khảo!

8p nhanchienthien 25-07-2023 9 3   Download

Nghiên cứu này đã ứng dụng mạng nơron nhân tạo dự báo sản lượng điện của nhà máy điện mặt trời dựa trên các yếu tồ về thời tiết. Nghiên cứu được ứng dụng dự báo điện lượng ngày của nhà máy điện mặt trời công suất 752KWp tại tỉnh Hưng Yên cho kết quả tin cậy.

5p vihassoplattner 04-01-2022 27 2   Download

Hiệu quả của việc phỏng đoán được đánh giá dựa vào hàm tính sai số RMSE. Sai sô càng thấp thì dự đoán càng chính xác. Để việc so sánh trở nên dễ nhìn, tác giả đã mô phỏng kết quả thành dạng biểu đồ so sánh giá trị thực và giá trị phỏng đoán. Kết quả cho thấy giá trị thực và giá trị phỏng đoán xấp xỉ bằng nhau. Chứng tỏ việc sử dụng LSTM cho dữ liệu dạng chuỗi sắp xếp theo thứ tự thời gian là hiệu quả và là tiền đề tốt để phát triển các bài toán tương tự mang tính ứng dụng cao hơn.

8p huyetthienthan 23-11-2021 29 2   Download

Trong nghiên cứu này, sử dụng tư liệu ảnh viễn thám Landsat giai đoạn 2010 - 2020 đã thành lập bản đồ lớp phủ sử dụng đất, sau đó mạng thần kinh nhân tạo (ANN) kết hợp với Markov - CA được sử dụng để mô hình hóa thay đổi sử dụng đất thành phố Quy Nhơn.

12p viwinter2711 18-10-2021 51 4   Download

Trong nghiên cứu này các mô hình hồi quy tuyến tính đa biến với các hệ số được xác định qua phương pháp bình phương tối thiểu (MLR), phương pháp độ lệch tuyệt đối nhỏ nhất (LAD), phương pháp minimax (LMV) và mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) được ứng dụng để thử nghiệm dự báo hạn 6 tháng số lượng xoáy thuận nhiệt đới hoạt động trên khu vực Biển Đông.

5p viwendy2711 05-10-2021 23 2   Download

Luận văn đề xuất việc thành lập và một phương pháp giải bài toán đánh giá độ tin cậy cho kết cấu cáp kính. Ví dụ cụ thể được áp dụng cho công trình “Nhà hội nghị BI 1 -Trung tâm hành chính, chính trị tỉnh Bình Dương”. Phương pháp tổ hợp đề xuất kết hợp của phương pháp xấp xỉ mạng thần kinh nhân tạo (ANN) và phương pháp phân tích độ tin cậy bậc nhất (FORM).... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

90p beloveinhouse10 21-09-2021 15 4   Download

Bài viết này giới thiệu mô hình dự đoán và tối ưu hóa các thông số gia công bằng cách kết hợp mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) và thuật toán di truyền (GA) khi gia công trên máy phay CNC.

10p vivelvet2711 06-09-2021 27 2   Download

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 13 Mạng thần kinh nhân tạo cung cấp cho người học những kiến thức như: Một chút về quá trình phát triển của ANN; Perceptron; Huấn luyện một perceptron; Thuật toán huấn luyện Hebb; Thuật toán huấn luyện LMS; Sức mạnh của một perception.

19p conbongungoc09 05-08-2021 30 6   Download

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo để dự báo giá thị trường chứng khoán tại Việt Nam, đồng thời kiểm định độ chính xác của phương pháp lai ghép trong dự báo có cải thiện tốt hơn không so với phương pháp tiếp cận thuần kỹ thuật. Mục tiêu của đề tài cũng làm rõ tác động mạnh của chiến tranh thương mại Mỹ- Trung Quốc khi thêm nhân tố tác động vĩ mô này vào dự báo.

63p thiennhaikhach04 18-07-2021 39 6   Download

Thành phần chất khí trong công nghiệp hóa học thường chứa các khí argon, nitơ, cacbon monoxit và clo. Sự phát thải trực tiếp các khí này vào khí quyển cần phải được hạn chế do tác động của chúng với môi trường. Để tách và lưu trữ chúng, chúng ta cần phải biết đầy đủ tính chất tương tác giữa các phân tử. Hệ số virial bậc hai đặc trưng cho tính chất tương tác phân tử.

14p vijijen2711 11-06-2021 24 2   Download

Mô phỏng và dự báo năng lượng tiêu thụ đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập chính sách năng lượng và đưa ra quyết định theo hướng phát triển bền vững.

11p khidoichuoi 02-03-2020 68 8   Download

Dự báo lưu lượng nước đến hồ chứa có ý nghĩa rất quan trọng trong việc vận hành an toàn hồ chứa và phân phối nước hợp lý cho các nhu cầu sử dụng nước . Do vậy, đã có nhiều nghiên cứu nâng cao độ tin cậy của việc dự báo lượng nước đến phục vụ cho công tác quản lý, vận hành hồ chứa.

7p vititan2711 13-08-2019 51 1   Download

Trong nghiên cứu này các phương trình dự báo số lượng xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) hạn 6 tháng trên khu vực Biển Đông (VES) đã được xây dựng và thử nghiệm. Ba mô hình hồi quy tuyến tính đa biến trong đó các hệ số hồi quy được xác định bằng các phương pháp khác nhau, gồm 1) bình phương tối thiểu (MLR), 2) độ lệch tuyệt đối nhỏ nhất (LAD), 3) minmax (LMV), và mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) cộng với một số tổ hợp các mô hình trên với nhau được sử dụng.

13p vihana2711 10-07-2019 49 1   Download

Đề tài này nghiên cứu, áp dụng phần mềm mạng thần kinh nhân tạo (ANNs) để dự báo lũ ở hạ lưu sông Thu Bồn – Vu Gia.

7p meoden89nd 20-01-2011 166 30   Download

Artificial neural network (ANN) models have been extensively studied with the aim of achieving human-like performance, especially in the field of pattern recognition. These networks are composed of a number of nonlinear computational elements which operate in parallel and are arranged in a manner reminiscent of biological neural interconnections. ANNs are known by many names such as connectionist models, parallel distributed processing models and neuromorphic systems (Lippmann 1987).

8p doroxon 12-08-2010 116 23   Download