메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제44권 제3호
발행연도
2012.1
수록면
323 - 330 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
The development of data-based models requires uncertainty analysis to explain the accuracy of their predictions. In this paper, an uncertainty analysis of the support vector regression (SVR) model, which is a data-based model, was performed because previous research showed that the SVR method accurately estimates the collapse moments of wall-thinned pipe bends and elbows. The uncertainty analysis method used in this study was an analytic uncertainty analysis method, and estimates with a 95% confidence interval were obtained for 370 test data points. From the results, the prediction interval (PI) was very narrow, which means that the predicted values are quite accurate. Therefore, the proposed SVR method can be used effectively to assess and validate the integrity of the wall-thinned pipe bends and elbows.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0