Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "least squares" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Partial least squares method in the analysis of the intensity of damage in prefabricated large-block building structures
Metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów w analizie intensywności uszkodzeń budynków wielkoblokowych
Autorzy:
Firek, K.
Rusek, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/219406.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
analiza składowych głównych
regresja cząstkowych najmniejszych kwadratów
wpływy górnicze
stan techniczny budynków
principal components analysis
partial least squares regression
mining effects
technical condition of building
Opis:
The paper presents the research methodology aimed at determining the building damage intensity index as a linear combination of indices describing the damage to its individual components. The research base comprised 129 building structures erected in the large-block technology. The study compared the results of a standardized approach to data mining - PCA (Principal Components Analysis) with the procedure of the PLSR method (Partial Least Squares Regression). As a result of the analysis, a generalized form of the building damage index was obtained, as a linear combination of the damage to its components.
W referacie przedstawiono metodykę badań, której celem było ustalenie wskaźnika zakresu intensywności uszkodzeń budynku, jako kombinacji liniowej wskaźników opisujących uszkodzenia jego elementów składowych. Bazą do badań było 129 budynków wzniesionych w technologii wielkoblokowej. W badaniach porównano wyniki standardowego podejścia do eksploracji danych PCA (Principal Components Analysis) z procedurą metody PLSR (Partial Least Squares Regression). W wyniku analiz uzyskano uogólnioną postać wskaźnika uszkodzeń budynku jako kombinacji liniowej uszkodzeń elementów składowych.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2017, 62, 2; 269-277
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena intensywności uszkodzeń budynków o konstrukcji murowanej usytuowanych na terenie górniczym
Assessment of the intensity of damage to masonry building structures located in the mining area
Autorzy:
Firek, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/165205.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
Tematy:
stan techniczny budynków
budynki o konstrukcji murowanej
wpływy górnicze
metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów (PLSR)
analiza korelacji
technical condition of buildings
masonry structures
mining impacts
method of partial least squares regression (PLSR)
correlation analysis
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki analizy intensywności uszkodzeń mieszkalnych budynków jednorodzinnych o tradycyjnej konstrukcji murowanej, usytuowanych na terenie górniczym Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego. Wykorzystano bazę danych o konstrukcji, stanie technicznym i potencjalnych przyczynach uszkodzeń 199 nieremontowanych budynków w wieku do 20 lat, które w okresie istnienia były poddawane wpływom górniczym w postaci ciągłych deformacji powierzchni i wstrząsów górotworu. W pierwszym etapie ustalono intensywność uszkodzeń badanych budynków jako liniową kombinację wskaźników opisujących uszkodzenia ich elementów składowych, konstrukcyjnych i wykończeniowych. Wykorzystano metodę cząstkowych najmniejszych kwadratów w podejściu regresyjnym (Partial Least Squares Regression - PLSR) z zakresu Data Mining. W drugim etapie zbadano korelację tego wskaźnika z oddziaływaniami eksploatacji górniczej. Wyniki badań zostały skonfrontowane z rezultatami wcześniejszych analiz dotyczących oddziaływań górniczych na uszkodzenia wielorodzinnych budynków o murowanej konstrukcji nośnej. Zaproponowana w artykule metodyka badań może być wykorzystana do oceny zakresu i przyczyn ewentualnych uszkodzeń budynków poddawanych oddziaływaniom górniczym.
This paper presents the results of the analysis of the intensity of damage to traditional masonry residential single-family houses, located in the mining area of Legnica-Głogów Copper District. The database which was used included the information on the design, technical condition and potential causes of damage to 199 non-renovated buildings up to the age of 20 years, which were subjected to mining impacts in the form of continuous surface deformation and rock mass tremors throughout the whole period of their use. The first stage involved the identification of the intensity of damage to the analyzed buildings, as a linear combination of the indices describing the damage to their individual components, as well as design and finishing elements. The method of the partial least squares in the regression approach (PLSR) in the field of Data Mining was used. In the second stage, correlations between this index and the mining impacts were examined. The results were confronted with the results of the previous analyses of the mining impacts on the damage to multi-family buildings with masonry load- -bearing structure. The proposed research methodology can be used to assess the extent and causes of any possible damage to buildings subjected to mining impacts.
Źródło:
Przegląd Górniczy; 2017, 73, 1; 39-43
0033-216X
Pojawia się w:
Przegląd Górniczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of the influence of mining impacts on the intensity of damage to masonry building structures
Analiza wpływu oddziaływań górniczych na intensywność uszkodzeń budynków murowanych
Autorzy:
Firek, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/105166.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
technical condition
buildings
masonry structure
mining impacts
Partial Least Squares Regression
multiple regression analysis
Support Vector Machine
stan techniczny
budynek
konstrukcja murowana
wpływy górnicze
metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów
PLSR
analiza regresji wielorakiej
metoda wektorów podpierających
SVM
Opis:
The paper presents the results of the analysis of the extent of damage to building structures subjected to mining impacts in the form of tremors and continuous surface deformation. The two methods which were used included the multiple regression analysis and the Support Vector Machine – SVM, which belongs to the socalled Machine Learning. The study used the database of the design, technical condition and potential causes of damage to 199 non-renovated buildings, up to the age of 20 years, of a traditional brick construction, located in the mining area of Legnica-Głogów Copper District (LGOM). The conducted analysis allowed for the qualitative assessment of the influence of mining impacts on the extent of damage to the studied buildings.
W referacie przedstawiono wyniki analizy zakresu uszkodzeń budynków poddanych oddziaływaniom górniczym w postaci wstrząsów oraz ciągłych deformacji terenu. Posłużono się statystyczną metodą regresji wielorakiej oraz metodą wektorów podpierających (Support Vector Machine – SVM) zaliczaną do tzw. uczenia maszynowego (Machine Learning). W badaniach wykorzystano bazę danych o konstrukcji, stanie technicznym i potencjalnych przyczynach uszkodzeń 199 nieremontowanych budynków w wieku do 20 lat, o tradycyjnej konstrukcji murowanej, usytuowanych na terenie górniczym Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego (LGOM). Przeprowadzona analiza pozwoliła na jakościową ocenę wpływu oddziaływań górniczych na zakres uszkodzeń badanych budynków.
Źródło:
Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2017, 64, 1; 69-79
2300-5130
2300-8903
Pojawia się w:
Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies