KCI등재
SCIE
SCOPUS
A neural-based predictive model of the compressive strength of waste LCD glass concrete
저자
Chih-Han Kao (National Quemoy University) ; Chien-Chih Wang (Cheng Shiu University) ; Her-Yung Wang (National Kaohsiung University of Applied Sciences) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
Computers and Concrete, An International Journal(Computers and Concrete, An International Journal)
권호사항
발행연도
2017
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
457-465(9쪽)
KCI 피인용횟수
3
제공처
The Taiwanese liquid crystal display (LCD) industry has traditionally produced a huge amount of waste glass that is placed in landfills. Waste glass recycling can reduce the material costs of concrete and promote sustainable environmental protection activities. Concrete is always utilized as structural material; thus, the concrete compressive strength with a variety of mixtures must be studied using predictive models to achieve more precise results. To create an efficient waste LCD glass concrete (WLGC) design proportion, the related studies utilized a multivariable regression analysis to develop a compressive strength waste LCD glass concrete equation. The mix design proportion for waste LCD glass and the compressive strength relationship is complex and nonlinear. This results in a prediction weakness for the multivariable regression model during the initial growing phase of the compressive strength of waste LCD glass concrete. Thus, the R ratio for the predictive multivariable regression model is 0.96. Neural networks (NN) have a superior ability to handle nonlinear relationships between multiple variables by incorporating supervised learning. This study developed a multivariable prediction model for the determination of waste LCD glass concrete compressive strength by analyzing a series of laboratory test results and utilizing a neural network algorithm that was obtained in a related prior study. The current study also trained the prediction model for the compressive strength of waste LCD glass by calculating the effects of several types of factor combinations, such as the different number of input variables and the relevant filter for input variables. These types of factor combinations have been adjusted to enhance the predictive ability based on the training mechanism of the NN and the characteristics of waste LCD glass concrete. The selection priority of the input variable strategy is that evaluating relevance is better than adding dimensions for the NN prediction of the compressive strength of WLGC. The prediction ability of the model is examined using test results from the same data pool. The R ratio was determined to be approximately 0.996. Using the appropriate input variables from neural networks, the model validation results indicated that the model prediction attains greater accuracy than the multivariable regression model during the initial growing phase of compressive strength. Therefore, the neural-based predictive model for compressive strength promotes the application of waste LCD glass concrete.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2021 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-12-01 | 평가 | 등재 탈락 (해외등재 학술지 평가) | |
2016-12-26 | 학회명변경 | 한글명 : 한국국제계산역학회 -> 사단법인 한국계산역학회 | KCI등재 |
2013-10-01 | 평가 | SCOPUS 등재 (등재유지) | KCI등재 |
2011-11-01 | 학술지명변경 | 한글명 : 컴퓨터와 콘크리트 국제학술지 -> Computers and Concrete, An International Journal | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | SCIE 등재 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.72 | 0.07 | 0.53 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.44 | 0.4 | 0.173 | 0.02 |
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