Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "model 5P" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Prediction of flexural strength of FRC pavements by soft computing techniques
Autorzy:
Kimteta, A.
Thakur, M.S.
Sihag, P.
Upadhya, A.
Sharma, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24200582.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Stowarzyszenie Komputerowej Nauki o Materiałach i Inżynierii Powierzchni w Gliwicach
Tematy:
flexural strength
fibre reinforced concrete
artificial neural network
random forest
random tree
M5P based model
wytrzymałość na zginanie
beton zbrojony włóknami
sztuczna sieć neuronowa
las losowy
drzewo losowe
model oparty na M5P
Opis:
Purpose: The mechanical characteristics of concrete used in rigid pavements can be improved by using fibre-reinforced concrete. The purpose of the study was to predict the flexural strength of the fibre-reinforced concrete for ten input variables i.e., cement, fine aggregate, coarse aggregate, water, superplasticizer/high range water reducer, glass fibre, polypropylene fibre, steel fibres, length and diameter of fibre and further to perform the sensitivity analysis to determine the most sensitive input variable which affects the flexural strength of the said fibre-reinforced concrete. Design/methodology/approach: The data used in the study was acquired from the published literature to create the soft computing modes. Four soft computing techniques i.e., Artificial neural networks (ANN), Random forests (RF), Random trees RT), and M5P, were applied to predict the flexural strength of fibre-reinforced concrete for rigid pavement using ten significant input variables as stated in the ‘purpose’. The most performing algorithm was determined after evaluating the applied models on the threshold of five statistical indices, i.e., the coefficient of correlation, mean absolute error, root mean square error, relative absolute error, and root relative squared error. The sensitivity analysis for most sensitive input variable was performed with out-performing model, i.e., ANN. Findings: The testing stage findings show that the Artificial neural networks model outperformed other applicable models, having the highest coefficient of correlation (0.9408), the lowest mean absolute error (0.8292), and the lowest root mean squared error (1.1285). Furthermore, the sensitivity analysis was performed using the artificial neural networks model. The results demonstrate that polypropylene fibre-reinforced concrete significantly influences the prediction of the flexural strength of fibre-reinforced concrete. Research limitations/implications: Large datasets may enhance machine learning technique performance. Originality/value: The article's novelty is that the most suitable model amongst the four applied techniques has been identified, which gives far better accuracy in predicting flexural strength.
Źródło:
Archives of Materials Science and Engineering; 2022, 117, 1; 13--24
1897-2764
Pojawia się w:
Archives of Materials Science and Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Jak zarządzać kryzysem, by obrócić go w wizerunkowy sukces na przykładzie marki KROSS
How to manage a crisis to turn it into a PR success on the example of the KROSS brand
Autorzy:
Bodrzyńska, Monika Maria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1205534.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii
Tematy:
komunikacja kryzysowa
Kross
media społecznościowe
wizerunek
zasada 5P
crisis communication
social media
image
5P's model
Opis:
Artykuł zawiera analizę sytuacji kryzysowej, z którą zmagała się marka KROSS w mediach społecznościowych w 2019 roku. Cel: Ocena skuteczności strategii komunikacji w sytuacji kryzysowej. Metoda badawcza: Analiza materiałów pozyskana z mediów społecznościowych oraz desk reaserch od analizowanej firmy. Wyniki i wnioski: Artykuł ukazuje schemat działań komunikacyjnych podjętych przez opisywaną markę w sytuacji kryzysowej. W opracowaniu zostały przedstawione poszczególne etapy kryzysu wizerunkowego oraz narzędzia użyte do jego zniwelowania. Jednym z kluczowych elementów jest analiza oświadczenia marki i tego, jak elementy w nim zawarte przyczyniły się do zamknięcia sytuacji kryzysowej, a następnie obrócenia jej w sukces wizerunkowy. Dowodem na to, że postawa marki została zauważona i doceniona są publikacje medialne pojawiające się po wydaniu rzeczonego oświadczenia. W analizie zostały wskazane także błędy popełnione przez markę w sytuacji kryzysowej. Wartość poznawcza: Artykuł zawiera analizę poszczególne etapów sytuacji kryzysowej od jego rozpoczęcia, po zamknięcie oraz ocenę zastosowanych narzędzi i metod.
The article analyses the crisis faced by the KROSS brand in social media in 2019. Scientific objective: Assessing the effectiveness of the communication strategy in a crisis. Research methods: Analysing materials acquired from social media and desk research from the studied company. Results and conclusions: The article describes the communication activities performed by the described brand in a crisis and presents the individual stages of the image crisis as well as the instruments used to mitigate it. One of the key elements is the analysis of the statement made by the brand and the way in which its individual elements made it possible to resolve the crisis and turn it into a PR success. The fact that the approach of the brand had been recognised and appreciated was evidenced by the media publications that appeared after the issue of the above-mentioned statement. The analysis also points out the mistakes made by the brand during the crisis. Cognitive value: The article contains an analysis of the individual stages of the crisis, from start to finish, as well as an assessment of the instruments and methods used.
Źródło:
Studia Medioznawcze; 2020, 1; 465-474
2451-1617
Pojawia się w:
Studia Medioznawcze
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of bearing capacity of H shaped skirted footings on sand using soft computing techniques
Autorzy:
Gnananandarao, -
Khatri, V. N.
Dutta, R. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1818514.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Stowarzyszenie Komputerowej Nauki o Materiałach i Inżynierii Powierzchni w Gliwicach
Tematy:
bearing capacity ratio
sand
artificial neural networks
M5P model tree
regular plan shaped skirted footings
H plan shaped skirted footings
współczynnik nośności
piasek
sztuczne sieci neuronowe
drzewo modelu M5P
Opis:
Purpose: The present study aims to apply soft computing techniques, Artificial Neural Network (ANN) and M5P model tree, to predict the ultimate bearing capacity of the H plan shaped skirted footing on the sand Design/methodology/approach: A total of 162 laboratory test data for the regular plan shaped (square, circular, rectangular, and strip (up to L/B = 2.5) skirted footing were collected from the literature to develop the soft computing-based models. These models were later modified for the H Plan shaped skirted footing with the introduction of the multiplication factor. The input variables chosen for the regular plan shaped footings were skirt depth to width of the footing ratio (Ds/B), friction angle of the sand (o), the ratio of the interface friction angle-to-friction angle of sand (5/o), and length-to-width (L/B) ratio of the footing. The output is the bearing capacity ratio (BCR, a ratio of the bearing capacity of the skirted footing to the bearing capacity of un-skirted footing). Findings: Sensitivity analysis was carried out to see the impact of the individual variable on the BCR). The sensitivity results reveal that the skirt depth to width of the footing ratio is the primary variable affecting the BCR. Finally, the performance of the developed soft computing models was assessed using six statistical parameters. The results from the statistical parameters reveal that model developed using ANN was performing superior to the one prepared using M5P model tree technique for the prediction of the ultimate bearing capacity of H plan shaped skirted footing on sand. Research limitations/implications: The model equations are developed with experimental laboratory data. Hence, these equations need further improvement by using field data. However, until now there no field data have been available to include in the present data set. Practical implications: These proposed model equations can be used to predict the bearing capacity of the H-shaped footing with the help of Ds/B, o, S/o and L/B without performing the laboratory experiments. Originality/value: There is no such model equation that was developed so far for the H-shaped skirted footings. Hence, an attempt was made in this article to predict the bearing capacity of the H-shaped footing by using available experimental data with the help of soft computing techniques.
Źródło:
Archives of Materials Science and Engineering; 2020, 103, 2; 62--74
1897-2764
Pojawia się w:
Archives of Materials Science and Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Soft computing based prediction of friction angle of clay
Autorzy:
Dutta, R. K.
Gnananandarao, T.
Ladol, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1818506.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Stowarzyszenie Komputerowej Nauki o Materiałach i Inżynierii Powierzchni w Gliwicach
Tematy:
artificial neural network
sensitivity analysis
M5P model tree
multiregression analysis
friction angle of clay
sztuczna sieć neuronowa
analiza wrażliwości
drzewo modelu M5P
analiza wielokrotnej regresji
Opis:
Purpose: This article uses soft computing-based techniques to elaborate a study on the prediction of the friction angle of clay. Design/methodology/approach: A total of 30 data points were collected from the literature to predict the friction angle of the clay. To achieve the friction angle, the independent parameters sand content, silt content, plastic limit and liquid limit were used in the soft computing techniques such as artificial neural networks, M5P model tree and multi regression analysis. Findings: The major findings from this study are that the artificial neural networks are predicting the friction angle of the clay accurately than the M5P model and multi regression analysis. The sensitivity analysis reveals that the clay content is the major influencing independent parameter to predict the friction angle of the clay followed by sand content, liquid limit and plastic limit. Research limitations/implications: The proposed expressions can used to predict the friction angle of the clay accurately but can be further improved using large data for a wider range of applications. Practical implications: The proposed equations can be used to calculate the friction angle of the clay based on sand content, silt content, plastic limit and liquid limit. Originality/value: There is no such expression available in the literature based on soft computing techniques to calculate the friction angle of the clay.
Źródło:
Archives of Materials Science and Engineering; 2020, 104, 2; 58--68
1897-2764
Pojawia się w:
Archives of Materials Science and Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Korepetycje w podejściu relacyjnym: uczenie się i nauczanie jako proces terapeutyczny. Refleksja w oparciu o model analizy transakcyjne
Private tuition in relational approach: learning and teaching as a therapeutic process. Reflection based on the transactional analysis model
Autorzy:
Szekiełda, Agata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/445929.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Humanistyczno-Przyrodniczy im. Jana Długosza w Częstochowie. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
korepetycje
proces terapeutyczny
kontrakt
model 5P
przyzwolenia i zakazy
tutoring
therapeutic process
contract
5P model
injunctions and counter-injunctions
Opis:
W artykule przedstawiono osobistą refleksję na temat korepetycji, będących procesem uczenia i nauczania. Prywatne lekcje matematyki można postrzegać nie tylko jako prosty proces przekazywania wiedzy uczniowi, ale także jako proces terapeutyczny, co jest mniej popularnym podejściem. Efekt terapeutyczny opiera się na rozwiniętej między nauczycielem i uczniem relacji, która zapewnia zarówno bardziej efektywne zdobywanie wiedzy, jak i korektywne doświadczenie. Artykuł prezentuje wybrane aspekty tego procesu, w odniesieniu do podstawowych koncepcji w analizie transakcyjnej, takich jak model 5P Clarke, model funkcjonalny i strukturalny, analiza transakcji, zakazy i przyzwolenia. Rozważany jest kontrakt zawierany w ramach korepetycji, jak również pewne wątpliwości etyczne dotyczące podejścia relacyjnego w trakcie lekcji. Jako ilustracje podano wiele przykładów z osobistej praktyki autorki.
The article is a personal reflection on private tuition, which involves learning and teaching processes. Private math lessons can be perceived not only as mere transmission of knowledge to the student, but also as a therapeutic process. Such an approach is less popular. The therapeutic effect is based on the relationship developed between the teacher and the learner, which ensures both more efficient gaining of knowledge and a corrective experience. Selected aspects of this process are presented in the paper, in accordance with the basic concepts of transactional analysis, such as Clarke’s 5P model, the functional and structural model, transaction analysis, injunctions and counter-injunctions. The author reflects on the contract concluded within private tuition, as well as on some ethical doubts concerning a relational approach during lessons. Multiple examples taken from the authors’ personal experience are included as an illustration.
Źródło:
Edukacyjna Analiza Transakcyjna; 2018, 7; 49-60
2299-7466
Pojawia się w:
Edukacyjna Analiza Transakcyjna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies