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Enregistrement W2076059558 · doi:10.1193/1.3054636

Principal Component Analysis for Predicting the Response of Nonlinear Base‐Isolated Buildings

2009· article· en· W2076059558 sur OpenAlexafffund
Sriram Narasimhan, Min Wang, Mahesh D. Pandey

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity Network of Excellence in Nuclear Engineering
Mots-clésPrincipal component analysisIsolatorBase isolationNonlinear systemDisplacement (psychology)Range (aeronautics)Base (topology)Ground motionDimensionality reductionVariance (accounting)Correlation coefficientStructural engineeringConstant (computer programming)Computer scienceEngineeringStatisticsMathematicsReduction (mathematics)Artificial intelligenceMathematical analysisElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the design of base‐isolated buildings, a critical parameter governing the selection of isolator parameters is the peak displacement of the isolation layer. In this study, a model is developed in order to predict the peak base displacements utilizing multiple ground motion parameters, called intensity measures (IMs), as the inputs. The issue of correlation between various IMs is addressed through principal component analysis (PCA). This method also lends itself to dimensionality reduction, as those components that do not contribute significantly to the variance are discarded. The prediction intervals from the model are compared with the results from nonlinear dynamic analysis. An important conclusion is that by using the PCA based model, the standard errors remain relatively small and constant for a wide range of isolation periods. It is therefore clear that by utilizing multiple IMs and accounting for their correlation effects, it is possible to estimate the responses of base‐isolated buildings with good confidence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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