Predykcja wychyleń od pionu komina stalowego z wykorzystaniem sieci neuronowych

• Autorzy: Mrówczyńska M.

Warianty tytułu

EN

The estimation of errors of area models described by the shape functions by the means of neural networks

• Konferencja: Nowoczesne techniki pomiarowe w nauce i technice
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule podjęto próbę predykcji wychyleń od pionu komina stalowego, wykorzystując w tym celu sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe typu sigmoidalnego uczone metodą propagacji wstecznej błędu, która bazuje na znanych z teorii optymalizacji metodach gradientowych. Prognoza wielkości wychyleń od pionu została przeprowadzona dla jednej epoki pomiarowej na podstawie trzech pomiarów okresowych wykonanych w rocznych odstępach czasu

EN

The dynamic development of information processing, which is one of the vital elements in the geodetical technology, enriches the classical algorithms of numerical calculations. The information processing, based on both the neural networks, the fuzzy sets and approximate interference, occurs while modeling the processes. The paper presents the possibility of applying a multilayer neural networks with the application of gradient methods of optimalization and by ResilientbackPropa-gation algorithm (RPROP) for determining the deformation of a geometrical axis of the steel chimney in the process of its exploitation.

Słowa kluczowe

PL

predykcja wychyleń; komin stalowy; sieci neuronowe

EN

prediction of deflections; steel chimney; neural networks

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Archiwum Instytutu Inżynierii Lądowej
• Rocznik: 2009
• Tom: Nr 6
• Strony: 39--47
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz.

Twórcy

autor

Mrówczyńska M.

• Wydział Inżynierii Lądowej i Środowiska, Instytut Budownictwa, Uniwersytet Zielonogórski,

Bibliografia

• 1. Czaja J., 1983, Geodezja inżynieryjno - przemysłowa, Skrypt Uczelniany nr 893 Akademii Górniczo - Hutniczej w Krakowie, Kraków.
• 2. Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R., 2000. Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa.
• 3. Jankowski N. 2003, Ontogeniczne sieci neuronowe. O sieciach zmieniających swoją strukturę, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa.
• 4. Osowski S., 2000, Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa.
• 5. Riedmiller M., Braun H., 1992. A fast adaptive learning algorithm, Technical Report, University Karslruhe, Germany.
• 6. Rutkowski L., 2006, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• 7. Stachurski A.,Wierzbicki A., 2001, Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa.