An efficient concrete compressive strength prediction method based recurrent neural network and particle swarm optimization algorithm

Beton projesinde en tehlikeli parametrelerden biri basınç dayanımıdır. Betonun basınç dayanımı gerektiği gibi yavaş olduğundan, maliyet ve zaman azaltılabilir. Beton gücü, durum üzerindeki etkilere nispeten dayanıklıdır. Beton basınç dayanımının üretimi, şiddetli iklim ortamları ve nem oranlarındaki artışlar tarafından önemli ölçüde gerçekleştirilir. Bu çalışmada, Beton Basınç Dayanımını tahmin etmek için RNN ile PSO kombinasyonunu sunan verimli yöntem. Önerilen yöntem, iki klasik yöntem olan sinir ağı ve naif bayes sınıflandırıcı ile karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem, ortalama hata, ortalama karesel hata, ortalama yüzde hata ve ortalama karesel hata gibi çeşitli metrik parametreler karşılaştırıldığında klasik tekniklerden en iyi sonuçları vermiştir.