Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

https://doi.org/10.17559/TV-20150213085300

Inteligentni model temeljen na genetskom algoritmu i potpornom vectorskom stroju za predviđanje i procjenu štete na zgradama nastale podzemnim iskpanjem

Lang Liu ; Energy School, Xi'an University of Science and Technology, NO. 58 Yanta Road, 740054 Xi’an, P. R. China
Xinping Lai ; Energy School, Xi'an University of Science and Technology, NO. 58 Yanta Road, 740054 Xi’an, P. R. China
Ki-Il Song ; Department of Civil Engineering, Inha University, 100 Inha-ro, 402-751 Incheon, South Korea
Dezheng Lao ; School of Civil & Resource Engineering, University of Western Australia, NO. 35 Stirling Highway, 6009 WA, Australia


Puni tekst: hrvatski pdf 526 Kb

str. 743-753

preuzimanja: 329

citiraj

Puni tekst: engleski pdf 526 Kb

str. 743-753

preuzimanja: 823

citiraj


Sažetak

Značajke čimbenika koji utječu na štetu nastalu na zgradama zbog iskapanja zemlje su različite, nelinearne i multi linearne. Za bolji opis tih čimbenika razvijen je inteligentni model zasnovan na potpornom vektorskom stroju (SVM) kojim se može predvidjeti šteta na zgradama nastala podzemnim iskapanjem. Na temelju opsežnog razmatranja geoloških, rudarskih i građevnih faktora, 10 ih je pažljivo odabrano. Posebice je, kao glavna ulazna varijabla u predloženom modelu, upotrebljen stupanj oštećenja građevine od opeke i betona, nastao podzemnim iskapanjem. Stupanj oštećenja i najšira pukotina građevinske konstrukcije od opeke i betona izabrani su kao izlazne varijable u predloženom modelu. Ukupno su odabrana 32 tipična slučaja oštećenja zgrada u Kini zbog iskapanja zemlje te upotrebljena kao podaci za uvježbavanje (training data). Funkcija radijalne baze (radial basis function – RBF) upotrebljena je za SVM klasifikaciju i primjenu modela regresije s najvećom širinom pukotine. Kako bi primjena modela bila što šira i njegova sposobnost predviđanja što veća, za izbor učinkovitih parametara za SVM model upotrebljen je genetski algoritam (GA), i tada je izvršena odgovarajuća identifikacija šest grupa uzoraka. Rezultati klasifikacije i regresije pokazuju da se predloženim modelom, koji koristi GA-SVM, može predvidjeti šteta na konstrukciji od opeke i betona, nastala iskapanjem zemlje, a rezultati procjene u skladu su s praćenim podacima. To navodi na praktičnost primjene predloženog modela u rješavanju različitih inženjerskih problema.

Ključne riječi

funkcija radijalne baze; genetski algoritam (GA); potporni vektorski stroj (SVM); stupanj oštećenja; šteta na zgradi zbog podzemnog iskapanja

Hrčak ID:

139760

URI

https://hrcak.srce.hr/139760

Datum izdavanja:

15.6.2015.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 2.089 *