Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 4
 Görüntüleme 8
Dalgacık Dönüşümü ile Beton Basınç Dayanım Tahmininin İyileştirilmesi
2016
Dergi:  
Politeknik Dergisi
Yazar:  
Özet:

Betonun basınç dayanımının tahmini araştırmacılar tarafından son yıllarda artan bir hızla ele alınmaktadır. Bu konuda geleneksel istatistiksel tahmin yaklaşım ve yöntemlerinin terk edilerek gelişmiş tahmin yaklaşım ve metodolojileri kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada farklı karışım oranları kullanılarak Beton basınç dayanımının tahmininde Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi ile Dalgacık Dönüşümü Yapay Sinir Ağları (DDYSA) yöntemlerinin tahmin performansları karşılaştırılmış ve veri setini ayrıştırarak tahmin için daha kararlı duruma getiren Dalgacık Dönüşümünün (DD) tahmin performanslarının iyileşmeye/kötüleşmesine etkisi araştırılmıştır. Bu kapsamda veri seti dört farklı şekilde eğitilmiş ve on altı farklı test çalışması gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen testler neticesinde DD’nin geleneksel YSA’ya oranla daha tatmin edici tahmin sonuçlar verdiği görülmüştür. Sonuç olarak DD’nin araştırmacılar ve beton üreticileri tarafından beton basınç dayanım tahmininde etkin bir yöntem olarak kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Improving Prediction Accuracy Of Concrete Compressive Strength Via Wavelet Transform
2016
Yazar:  
Özet:

In recent years, Compressive strength prediction of concrete is being studied with an increasing speed by researchers. Instead of traditional statistical techniques, advanced prediction methods are being used in this area of study. In this study artificial neural network (ANN) and wavelet transform artificial neural network (WTANN) methods’ prediction performances were compared on compressive strength of concrete with different mixture ratios and additionally effect of wavelet transform which decomposes dataset into subsets for a stationary situation for prediction was presented. Within this scope dataset trained in four different ways and sixteen different tests performed. The results of tests performed, WTANN achieves higher prediction performance in comparison with ANN. Hence, it’s proved that WT could be used by researchers as an effective predictive tool for concrete compressive strength

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Politeknik Dergisi

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.729
Atıf : 5.013
2023 Impact/Etki : 0.223
Politeknik Dergisi