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학술저널
저자정보
Seung-Eock Kim (Sejong University) Quang-Viet Vu (Vietnam Maritime University) George Papazafeiropoulos (National Technical University of Athens) Zhengyi Kong (Anhui University of Technology) Viet-Hung Truong (Thuyloi University)
저널정보
국제구조공학회 Steel and Composite Structures, An International Journal Steel and Composite Structures, An International Journal Vol.37 No.2
발행연도
2020.1
수록면
193 - 209 (17page)

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In this paper, the efficiency of five Machine Learning (ML) methods consisting of Deep Learning (DL), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), and Gradient Tree Booting (GTB) for regression and classification of the Ultimate Load Factor (ULF) of nonlinear inelastic steel frames is compared. For this purpose, a two-story, a six-story, and a twenty-story space frame are considered. An advanced nonlinear inelastic analysis is carried out for the steel frames to generate datasets for the training of the considered ML methods. In each dataset, the input variables are the geometric features of W-sections and the output variable is the ULF of the frame. The comparison between the five ML methods is made in terms of the mean-squared-error (MSE) for the regression models and the accuracy for the classification models, respectively. Moreover, the ULF distribution curve is calculated for each frame and the strength failure probability is estimated. It is found that the GTB method has the best efficiency in both regression and classification of ULF regardless of the number of training samples and the space frames considered.
#gradient boosting #random forest #deep learning #support vector machine #nonlinear inelastic #steel frame

목차

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Vinicius Alves / 2015 / Structural modification assessment using supervised learning methods applied to vibration data / Engineering Structures 99:439~448 Crossref Yassine Al Amrani / 2018 / Random Forest and Support Vector Machine based Hybrid Approach to Sentiment Analysis / Procedia Computer Science 127:511~520 Crossref Navid Ataei / 2015 / Fragility surrogate models for coastal bridges in hurricane prone zones / Engineering Structures 103:203~213 Crossref Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 26(2):123~140 google schola Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees google schola

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