2021
DOI: 10.3390/fluids6020076
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

A Systematic Approach to Predict the Behavior of Cough Droplets Using Feedforward Neural Networks Method

Abstract: Coronavirus disease 2019 (Covid-19) has been identified as being transmitted among humans with droplets from breath, cough, and sneezes. Understanding the droplets’ behavior can be critical information to avoid disease transmission, especially while designing a device deals with human air respiratory. Although various studies have provided enormous computational fluid simulations, most cases are too specific and quite challenging to combine with other similar studies directly. Therefore, this paper proposes a … Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1

Citation Types

0
0
0
1

Year Published

2022
2022
2024
2024

Publication Types

Select...
2
2

Relationship

1
3

Authors

Journals

citations
Cited by 4 publications
(1 citation statement)
references
References 33 publications
0
0
0
1
Order By: Relevance
“…Rencana pembagian persentase data latih, data uji, dan data validasi yang akan digunakan untuk variasi dibagi menjadi empat embagian data variasi seperti yang tertera di Tabel 1. Model JST untuk membandingkan variasi pembagian data menggunakan arsitektur feedforward neural network dengan 1 atau 3 lapisan tersembunyi berisi 10-30 neuron [16]. Pada Tabel 1, pembagian data ditulis dengan format "Pembagian Data n" dan "(x%, y%, z%)" di mana n = nomor variasi, x = pembagian data pelatihan, y = pembagian data pengujian, dan z = pembagian data validasi.…”
Section: Variasi Data Dan Hyperparameterunclassified
“…Rencana pembagian persentase data latih, data uji, dan data validasi yang akan digunakan untuk variasi dibagi menjadi empat embagian data variasi seperti yang tertera di Tabel 1. Model JST untuk membandingkan variasi pembagian data menggunakan arsitektur feedforward neural network dengan 1 atau 3 lapisan tersembunyi berisi 10-30 neuron [16]. Pada Tabel 1, pembagian data ditulis dengan format "Pembagian Data n" dan "(x%, y%, z%)" di mana n = nomor variasi, x = pembagian data pelatihan, y = pembagian data pengujian, dan z = pembagian data validasi.…”
Section: Variasi Data Dan Hyperparameterunclassified