{"product_id":"vorhersage-des-optimalen-standorts-von-gebauden-mit-selbstlernenden-ann-9786209513404","title":"Vorhersage des optimalen Standorts von Gebäuden mit selbstlernenden ANN","description":"\u003cp\u003e • Author(s): Shakeela Shaikh | Ziya Ul Haque\u003cbr\u003e • Publisher: Verlag Unser Wissen\u003cbr\u003e • Publisher Imprint: Verlag Unser Wissen\u003cbr\u003e • BISAC: Environmental - General\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eDie rasche Urbanisierung und komplexe Konstruktionen veranlassen die Bauindustrie dazu, KI und ML f�r schnellere, sicherere und kosteneffizientere L�sungen einzusetzen. In diesem Forschungsbuch wurden Bodenuntersuchungsberichte verwendet, um standortspezifische Parameter zu definieren, und 10 verschiedene Geb�udef�lle wurden mit einer Geb�udeanalysesoftware analysiert, jeder mit einer individuellen Federsteifigkeit (K). Es wurde ein Python-basierter ML-Ansatz entwickelt, um optimale mehrst�ckige Strukturkonfigurationen mit Schwerpunkt auf der Axialkraft der S�ulen vorherzusagen. Der zweistufige AI-ML-Code identifiziert die Eingaben, erzeugt Diagramme mit Matplotlib v3.10.3 und vergleicht die vorhergesagten mit den tats�chlichen Werten, um MSE und R  zu bewerten. F�r die Datenvorverarbeitung wurden Pandas v2.0.3 und NumPy v1.26.4 verwendet, w�hrend die lineare Regression und die ANN-Modelle (TensorFlow v2.16.1, sklearn v1.3.0) auf einer 80:20-Aufteilung trainiert wurden. Das ANN erreichte einen MSE von 0 und ein R  von 1, was eine �berragende Genauigkeit und Effizienz f�r die Optimierung des Strukturdesigns bedeutet.\u003c\/p\u003e","brand":"Verlag Unser Wissen","offers":[{"title":"Paperback","offer_id":47570722554007,"sku":"9786209513404","price":5872.0,"currency_code":"INR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0666\/3471\/1191\/files\/9786209513404.webp?v=1774883826","url":"https:\/\/atlanticbooks.com\/products\/vorhersage-des-optimalen-standorts-von-gebauden-mit-selbstlernenden-ann-9786209513404","provider":"Atlantic Books","version":"1.0","type":"link"}