Resumen

En este trabajo de investigación, se presenta un modelo de red neuronal artificial basado en el algoritmo eficaz de Levenberg-Marquardt (LMA-BANN) para encontrar una solución precisa en serie para el flujo micropolar en un canal poroso con inyección de masa (MPFPCMI). El LMA es uno de los métodos de retropropagación más rápidos utilizados para resolver problemas no lineales de mínimos cuadrados. Creamos un conjunto de datos para entrenar, probar y validar el modelo LMA-BANN con respecto a la solución obtenida por el método asintótico de homotopía óptima (OHA). El modelo propuesto es evaluado mediante la realización de experimentos en un conjunto de datos adquirido del método OHA. Los resultados experimentales se obtienen utilizando las funciones métricas de error cuadrático medio (MSE) y error absoluto (AE). El proceso de aprendizaje de los parámetros ajustables se lleva a cabo con eficacia del modelo LMA-BANN. El rendimiento del LMA-BANN desarrollado para el problema modelado se confirma al log

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Levenberg-Marquardt; Red neuronal artificial; Flujo micropolar; Canal poroso; Inyección de masa; Retropropagación
• Keywords:Levenbergmarquardt; Artificial neural network; Micropolar flow; Porous channel; Mass injection; Backpropagation