論文の概要: High correlated variables creator machine: Prediction of the compressive strength of concrete

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06421v1
• Date: Fri, 11 Sep 2020 15:06:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 21:52:52.888695
• Title: High correlated variables creator machine: Prediction of the compressive strength of concrete
• Title（参考訳）: 高相関変数クリエータマシン:コンクリートの圧縮強度の予測
• Authors: Aydin Shishegaran, Hessam Varaee, Timon Rabczuk, Gholamreza Shishegaran
• Abstract要約: 超音波パルス速度(UPV)とリバウンド数(RN)を用いてコンクリートの圧縮強度を予測する新しいハイブリッドモデルを提案する。 高相関変数生成機械(HVCM)は、出力との相関性の良い新しい変数を作成し、予測モデルを改善するために用いられる。 その結果, HCVCM-ANFISはコンクリートの圧縮強度を他のどのモデルよりも良く予測できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a novel hybrid model for predicting the compressive strength of concrete using ultrasonic pulse velocity (UPV) and rebound number (RN). First, 516 data from 8 studies of UPV and rebound hammer (RH) tests was collected. Then, high correlated variables creator machine (HVCM) is used to create the new variables that have a better correlation with the output and improve the prediction models. Three single models, including a step-by-step regression (SBSR), gene expression programming (GEP) and an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) as well as three hybrid models, i.e. HCVCM-SBSR, HCVCM-GEP and HCVCM-ANFIS, were employed to predict the compressive strength of concrete. The statistical parameters and error terms such as coefficient of determination, root mean square error (RMSE), normalized mean square error (NMSE), fractional bias, the maximum positive and negative errors, and mean absolute percentage error (MAPE), were computed to evaluate and compare the models. The results show that HCVCM-ANFIS can predict the compressive strength of concrete better than all other models. HCVCM improves the accuracy of ANFIS by 5% in the coefficient of determination, 10% in RMSE, 3% in NMSE, 20% in MAPE, and 7% in the maximum negative error.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 超音波パルス速度 (UPV) とリバウンド数 (RN) を用いてコンクリートの圧縮強度を予測するハイブリッドモデルを提案する。 まず, UPVとリバウンドハンマー(RH)の8つの研究から得られた516のデータを収集した。 そして、出力とより良好な相関を持つ新しい変数を作成し、予測モデルを改善するために、高相関変数作成機(hvcm)が使用される。 コンクリートの圧縮強度を予測するため,ステップバイステップ回帰(SBSR),遺伝子発現プログラミング(GEP),適応型ニューロファジィ推論(ANFIS),HCVCM-SBSR,HCVCM-GEP,HCVCM-ANFISの3つのハイブリッドモデルを用いた。 決定係数,根平均二乗誤差 (RMSE), 正規化平均二乗誤差 (NMSE), 分数偏差, 最大正と負の誤差, 平均絶対パーセンテージ誤差 (MAPE) などの統計的パラメータと誤差項を計算し, モデルの評価と比較を行った。 その結果, HCVCM-ANFISはコンクリートの圧縮強度を他のどのモデルよりも良く予測できることがわかった。 HCVCMは、判定係数の5%、RMSEの10%、NMSEの3%、MAPEの20%、最大負誤差の7%でANFISの精度を向上させる。

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