Prognozowanie optymalnej lokalizacji budynku z wykorzystaniem samoucz¿cej si¿ sieci neuronowej

Name: Prognozowanie optymalnej lokalizacji budynku z wykorzystaniem samoucz¿cej si¿ sieci neuronowej
Brand: Wydawnictwo Nasza Wiedza
Availability: OutOfStock
Rating: 5 (1 reviews)

By Haque, Ziya Ul

0 - Default Title

Description

Szybka urbanizacja i z¿o¿one projekty sk¿aniaj¿ bran¿¿ budowlan¿ do stosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w celu uzyskania szybszych, bezpieczniejszych i bardziej op¿acalnych rozwi¿zä. W tej ksi¿¿ce badawczej wykorzystano raporty z badä gleby do zdefiniowania parametrów specyficznych dla danego miejsca, a 10 ró¿nych przypadków budynków przeanalizowano za pomoc¿ oprogramowania do analizy budynków, kädy z indywidualn¿ sztywno¿ci¿ spr¿¿yny (K). Podej¿cie ML oparte na Pythonie zostäo opracowane w celu przewidywania optymalnych wielopi¿trowych konfiguracji strukturalnych, koncentruj¿c si¿ na sile osiowej s¿upa. Kod AI-ML, sk¿adaj¿cy si¿ z dwóch etapów, identyfikuje dane wej¿ciowe, generuje wykresy przy u¿yciu Matplotlib v3.10.3 i porównuje warto¿ci przewidywane z rzeczywistymi w celu oceny MSE i R². Do wst¿pnego przetwarzania danych wykorzystano Pandas v2.0.3 i NumPy v1.26.4, a modele regresji liniowej i sieci neuronowej (TensorFlow v2.16.1, sklearn v1.3.0) zostäy wytrenowane w podziale 80:20. Sie¿ ANN osi¿gn¿¿a MSE równe 0 i R² równe 1, co oznacza doskonä¿ dok¿adno¿¿ i wydajno¿¿ optymalizacji projektu konstrukcyjnego.

Product details

Binding:: Paperback
Number of Pages:: 92
Release Date:: 2026-01-31
Publication Date:: 2026-01-31
Publisher:: Wydawnictwo Nasza Wiedza
Languages:: Original: Polish
ISBN10:: 6209528767
ISBN13:: 9786209528767
GPSR Manufacturer Reference:: [email protected]
Weight:: 155 g
Height:: 15 cm
Width:: 22 cm
Thickness:: 0.6 cm

Buy on Amazon

Currently sold out

Add to Wishlist