基于现场循环工程方面,如预测、设计、评估、维护和管理结构,并根据绩效方法,土木工程结构必须满足基本需求弹性,可持续性,从可能的风险和安全,如地震、火灾、洪水、极端的风,和爆炸。

性能指标的分析,这是非常重要的结构行为和实现上述要求,无需进行复杂的数学计算是不可能的。人工神经网络和模糊神经网络是一个现代的跨学科领域的典型例子使基本知识原理可用于解决许多不同的和复杂的工程问题不能解决否则(使用传统的建模和统计方法)。神经网络能够收集、记忆、分析和处理大量的数据获得的一些实验或数值分析。因此,神经网络通常是更好的计算和预测方法相比,一些古典和传统计算方法。他们是优秀的预测数据,可以用于创建预后模型能够解决各种工程问题和任务。训练神经网络作为分析工具,为合格的预测结果,对任何输入数据并没有包括在网络的学习过程。他们的使用是相当简单和容易的,然而正确和精确。这些积极作用完全证明他们的应用程序,如预测模型,在工程研究。

这个特殊问题的目的是突出的可能性使用人工神经网络和模糊神经网络作为解决工程问题的有效和强大的工具。从12日提交,6篇论文发表。每篇论文综述了至少两个评论家和修订根据评审意见。论文涵盖了广泛的话题,如房地产市场评估价值;估计成本和施工工程时间和维护成本;和预测的自然灾害,比如风和火,和财产损失和环境的预测。

即Marovic et al。提出了应用人工神经网络(ANN)在预测过程中风速和其实现的早期预警系统(EWS)作为决策支持工具。ANN预测模型的基础上开发了当地气象站获得的输入数据。预测模型的验证和评估是视觉和常见的计算方法后,发现它并给出很好的适用风速预测。EWS的开发模型实现的决策支持改进现有的“程序计划造成的紧急情况下的风或飓风,雪和冰的出现在大学的校园里耶卡。”

人工神经网络的应用以及经济计量模型的特征是特定的优点和缺点。然而,神经网络已经被强制转化为一个真正能够替代计量经济学方法和作为评估和预测的一种强大的工具,例如,房地产领域的评估。特别强调,可以找到估计值而不是精确值。j . Cetkovic的目的等的研究是构建的预测模型在欧盟国家房地产市场价值取决于宏观经济指标的影响。基于可用的输入data-macroeconomic变量影响房地产价格的确定,作者试图获得相当正确的输出data-prices预测房地产市场的国家。

提供制备一直是一个特定的构建过程的一部分对公司业务造成显著的影响。因为收入很大程度上取决于提供的精度和成本之间的平衡计划,直接和开销,并祝愿利润,有必要在所需的时间内准备一个精确的报价和可用资源总是不足。i Peško等。提出研究的精度,可以在使用人工智能实现建设项目的成本估计和持续时间。人工神经网络(ann)和支持向量机(SVM)进行了分析和比较。根据调查结果,结论是,更大的精度水平的估计成本和施工时间的实现是通过使用模型分别估计成本和持续时间。其原因主要在于不同的输入参数的估计成本的影响相比,项目的持续时间的估计。通过整合成一个模型,一个妥协的输入数据的重要性,导致较低的精度估算时ANN模型。SVM模型功能更大的泛化能力,同时提供更大的估计精度,对于项目的成本估计和持续时间。

同样的问题被m . Juszczyk等治疗。他们的研究的适用性上安了体育场的建设成本估计。适用性的多层感知器网络的初始培训的结果证实了一组不同的人工神经网络。此外,一个网络是专为映射之间的关系施工工程的总成本和所选成本预测是体育领域的特征。积极预测质量和精度进行了评估。研究结果合理建议的方法。

城市道路基础设施内的维修计划管理是一个复杂的问题从管理和technoeconomic方面。的焦点即Marovic等的研究是在计划阶段决策过程相关的管理城市道路基础设施项目。本研究的目的是设计和开发一个ANN模型以实现成功预测道路恶化作为维护工具规划活动。这样一个模型的一部分,提出了城市道路基础设施管理和决策支持的概念规划活动的决策支持工具。输入数据得到从圆6.0路面设计软件和用于确定压力值。发现它是可能的,需要这样一个模型适用于决策支持的概念,以提高城市道路基础设施维修规划流程。

土木工程结构的耐火可以确定估计防火的基础上每个建筑元素(列,梁、板、墙、等等)。的防火结构元素直接影响整个结构的功能和安全性,新方法的意义和计算工具启用一个快速,简单,和简单的预后,是非常清楚的。m . Lazarevska et al。论文认为模糊神经网络的应用程序通过创建预后模型确定钢筋混凝土柱砼偏心受压构件的耐火极限。利用模糊神经网络的概念和执行数值分析的结果作为输入参数,预测模型定义钢筋砼偏心受压构件的耐火列包含在墙壁和暴露标准火从一边。数值结果作为输入数据来创建和训练模糊神经网络,所以它可以提供精确的输出为钢筋砼偏心受压构件的耐火列其他输入数据(RC柱截面的不同尺寸,不同的混凝土保护层厚度,不同比例的强化和不同负载)。

这些论文代表了一个令人兴奋的,深刻的观察到艺术,也是新兴的状态在这个重要的跨学科领域未来的主题。我们希望这个特殊问题会吸引土木工程的一个主要关注社区。

我们想表达我们的感谢所有的代码开发者和评审者导致出版这个特殊的问题。