Airblast prediction through a hybrid genetic algorithm-ANN model
Air overpressure is one of the most undesirable destructive effects induced by blasting operation. Hence, a precise prediction of AOp has vital importance to minimize or reduce the environmental effects. This paper presents the development of two artificial intelligence techniques, namely artificial...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Jahed Armaghani, D., Hasanipanah, M., Mahdiyar, A., Abd. Majid, M. Z., Bakhshandeh Amnieh, H., Tahir, M. M. D. |
---|---|
التنسيق: | مقال |
منشور في: |
Springer-Verlag London Ltd
2016
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/72810/ https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84987624087&doi=10.1007%2fs00521-016-2598-8&partnerID=40&md5=011bb80b58942ec30cc12fb67664cd0a |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Prediction of airblast-overpressure induced by blasting using a hybrid artificial neural network and particle swarm optimization
بواسطة: Hajihassani, Mohsen, وآخرون
منشور في: (2014) -
Prediction of pile bearing capacity using a hybrid genetic algorithm-based ANN
بواسطة: Momeni, Ehsan, وآخرون
منشور في: (2014) -
Several non-linear models in estimating air-overpressure resulting from mine blasting
بواسطة: Hasanipanah, M., وآخرون
منشور في: (2016) -
Application of PSO to develop a powerful equation for prediction of flyrock due to blasting
بواسطة: Hasanipanah, Mahdi, وآخرون
منشور في: (2016) -
An optimized ANN model based on genetic algorithm for predicting ripping production
بواسطة: Mohamad, Edy Tonnizam, وآخرون
منشور في: (2016)