Оптимізація параметрів моделі прогнозування міцності бетону шляхом навчання та тестування

Abstract

Наведено оптимізація моделі прогнозованої міцності бетону на базі нечіткої логіки, виконаної у середовищі “MATLAB” з навчанням моделі. Навчання моделі відбувалось шляхом налаштування коефіцієнтів концентрації функцій належності складових та вагових коефіцієнтів правил кожної із баз знань. Отримані значення нев'язки навчальної вибірки свідчать про достатню чутливість моделі прогнозованої міцності бетону до навчання.

Приведена оптимизация модели прогнозируемой прочности бетона на базе нечеткой логики, выполненной в среде “MATLAB” с обучением модели. Обучение модели происходило путем настройки коэффициентов концентрации функций принадлежности составляющих и весовых коэффициентов правил каждой из баз знаний. Полученные значения невязки обучающей выборки свидетельствуют о достаточной чувствительности модели прогнозируемой прочности бетона к обучению.

Predicted concrete strength’s model optimization based on fuzzy logic, with model training has been offered in the “MATLAB” environment. Model training was performed by adjusting the concentration ratios of components’ membership functions and weighting rules of each knowledge base. Obtained discrepancy values of training data set show sufficient sensitivity of concrete strength prediction model to study.