Evaluation of Geotechnical Parameters Based on the Design of Optimal Neural Network Structure

최적의 인공신경망 구조 설계를 통한 지반 물성치 추정

  • 박형일 (삼성물산(주) 건설부문 기술연구소) ;
  • 황대진 (동의대학교 토목공학과) ;
  • 권기철 (삼성물산(주) 건설부문 기술연구소) ;
  • 이승래 (한국과학기술원, 건설 및 환경공학과)
  • Published : 2005.11.01

Abstract

This paper proposes a selection methodology composed of neural network (NN) and genetic algorithm (GA) to design optimal NN structure. We combine the characteristics of GA and NN to reduce the computational complexity of artificial intelligence applications and increase the precision of NN' prediction in the design of NN structure. Genetic selection approach of design parameters of NN is introduced to obtain optimal NN structure. Analyzed results for geotechnical problems are given to evaluate the performance of the proposed hybrid methodology.

본 연구에서는 최적의 인공신경망 구조 설계를 위하여 인공신경망과 유전자 알고리즘이 결합된 신경망구조 설계기법이 제안되었다. 저자들은 신경망 구조설계시 인공지능 적용에 따른 계산적인 복잡함을 줄이며, 신경망에 의한 예측의 정확성을 증가시키기 위하여 인공신경망과 유전자 알고리즘의 특성을 조합하였다. 최적의 신경망 구조를 얻기 위하여 신경망 구조의 설계변수들에 대한 유전자 선별기법을 적용하였다. 제안된 합성 기법의 적용성을 평가하기 위하여 여러 지반공학 물성치들을 추정하는 해석에 적용되었다.

Keywords

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