2020
DOI: 10.1051/e3sconf/202014301029
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Applying Artificial Neural Networks In Construction

Abstract: Currently, artificial neural networks (ANN) are used to solve the following complex problems: pattern recognition, speech recognition, complex forecasts and others. The main applications of ANN are decision making, pattern recognition, optimization, forecasting, data analysis. This paper presents an overview of applications of ANN in construction industry, including energy efficiency and energy consumption, structural analysis, construction materials, smart city and BIM technologies, structural design and opti… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
2
1

Citation Types

0
1
0
3

Year Published

2020
2020
2023
2023

Publication Types

Select...
4
2

Relationship

1
5

Authors

Journals

citations
Cited by 7 publications
(4 citation statements)
references
References 78 publications
0
1
0
3
Order By: Relevance
“…Примерная «тепловая карта» независимых переменных от n1 до n5 и выходных данных Хотя вычисляется линейная корреляция, и фактическая связь между независимыми переменными (или независимой переменной и переменной, зависящей от выпуска) может быть не линейной, вычисление этих линейных корреляций часто подсказывает, какие переменные не включать (если есть необходимость их уменьшения). Такая проверка была сделана среди прочего в работах [9,12]. В [12] количество зависимых переменных было сокращено, а в [9] для анализа была принята новая переменная как сумма значений двух сильно положительно коррелированных независимых переменных (это также было технически оправданно).…”
Section: процентное содержание примесейunclassified
See 2 more Smart Citations
“…Примерная «тепловая карта» независимых переменных от n1 до n5 и выходных данных Хотя вычисляется линейная корреляция, и фактическая связь между независимыми переменными (или независимой переменной и переменной, зависящей от выпуска) может быть не линейной, вычисление этих линейных корреляций часто подсказывает, какие переменные не включать (если есть необходимость их уменьшения). Такая проверка была сделана среди прочего в работах [9,12]. В [12] количество зависимых переменных было сокращено, а в [9] для анализа была принята новая переменная как сумма значений двух сильно положительно коррелированных независимых переменных (это также было технически оправданно).…”
Section: процентное содержание примесейunclassified
“…Такая проверка была сделана среди прочего в работах [9,12]. В [12] количество зависимых переменных было сокращено, а в [9] для анализа была принята новая переменная как сумма значений двух сильно положительно коррелированных независимых переменных (это также было технически оправданно). Переменная, которая имеет сильную отрицательную корреляцию с другой независимой переменной, также может быть удалена из базы данных.…”
Section: процентное содержание примесейunclassified
See 1 more Smart Citation
“…Recently, versatile strengthening requirements, applied to construction projects in the areas of safety, energy efficiency, cost management, etc., have encouraged the industry to employ new instruments and methods, including more efficient application of digital technologies. Building information modelling (BIM) is one of the fastest developing approaches in use [1][2][3][4][5][6][7].…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%