PENERAPAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) DALAM MEMPREDIKSI KAPASITAS DUKUNG FONDASI TIANG

Raden Harya Dananjaya, S. Sutrisno, Syahid Fitriady
{"title":"PENERAPAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) DALAM MEMPREDIKSI KAPASITAS DUKUNG FONDASI TIANG","authors":"Raden Harya Dananjaya, S. Sutrisno, Syahid Fitriady","doi":"10.20961/mateksi.v10i4.65034","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Beberapa tahun terakhir banyak penelitian terkait prediksi kapasitas dukung fondasi menggunakan artificial neural network (ANN). Keuntungan dari model ANN dibandingkan metode tradisional dalam prediksi kapasitas dukung fondasi adalah kemampuan model ANN untuk menangkap hubungan non linier dan kompleks antara kapasitas dukung dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan script untuk memprediksi kapasitas dukung fondasi tiang berdasarkan hasil uji CPT menggunakan sistem kecerdasan buatan. Metode yang digunakan adalah artificial neural network (ANN) dengan menggunakan beberapa skenario berdasarkan variasi hidden layer, fungsi aktivasi, dan learning rate. Model dengan performa paling baik berdasarkan metode k-folds cross validation digunakan untuk memprediksi kapasitas dukung fondasi tiang. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode kecerdasan buatan dengan model artificial neural network dapat diterapkan dalam memprediksi kapasitas dukung fondasi tiang. Model yang dihasilkan mampu memprediksi nilai kapasitas dukung dengan nilai R2 mencapai 0,91 saat proses testing.","PeriodicalId":122901,"journal":{"name":"Matriks Teknik Sipil","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Matriks Teknik Sipil","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20961/mateksi.v10i4.65034","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Beberapa tahun terakhir banyak penelitian terkait prediksi kapasitas dukung fondasi menggunakan artificial neural network (ANN). Keuntungan dari model ANN dibandingkan metode tradisional dalam prediksi kapasitas dukung fondasi adalah kemampuan model ANN untuk menangkap hubungan non linier dan kompleks antara kapasitas dukung dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan script untuk memprediksi kapasitas dukung fondasi tiang berdasarkan hasil uji CPT menggunakan sistem kecerdasan buatan. Metode yang digunakan adalah artificial neural network (ANN) dengan menggunakan beberapa skenario berdasarkan variasi hidden layer, fungsi aktivasi, dan learning rate. Model dengan performa paling baik berdasarkan metode k-folds cross validation digunakan untuk memprediksi kapasitas dukung fondasi tiang. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode kecerdasan buatan dengan model artificial neural network dapat diterapkan dalam memprediksi kapasitas dukung fondasi tiang. Model yang dihasilkan mampu memprediksi nilai kapasitas dukung dengan nilai R2 mencapai 0,91 saat proses testing.
人工神经网络(ANN)的应用,预测极点的支持能力
在过去的几年里,许多关于使用人工神经网络(ANN)预测基础支持能力的研究。安模型与传统的基础支持能力预测方法的优势是,ANN模型能够捕获影响她的非线性和复杂的影响因素之间的关系。本研究旨在开发一种基于人工智能系统CPT测试结果的CPT基础支持能力的脚本。使用的方法是人工神经网络(ANN),根据隐藏层、激活功能和学习速率的变化使用多个场景。基于k-folds交叉验证方法的最佳性能模型是用来预测基础支撑能力的。这项研究表明,人工神经网络模型中的人工智能方法可以应用于预测极点支持能力。由此产生的模型能够预测在测试过程中R2的支持值达到0.91。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信