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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국계산역학회 Computers and Concrete, An International Journal Computers and Concrete, An International Journal Vol.16 No.4
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 569 - 585 (17page)
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Various computational tools are available for modeling highly nonlinear structural engineering problems that lack a precise analytical theory or understanding of the phenomena involved. This paper adopts a fairly simple nonparametric adaptive regression algorithm known as multivariate adaptive regression splines (MARS) to model the nonlinear interactions between variables. The MARS method makes no specific assumptions about the underlying functional relationship between the input variables and the response. Details of MARS methodology and its associated procedures are introduced first, followed by a number of examples including three practical structural engineering problems. These examples indicate that accuracy of the MARS prediction approach. Additionally, MARS is able to assess the relative importance of the designed variables. As MARS explicitly defines the intervals for the input variables, the model enables engineers to have an insight and understanding of where significant changes in the data may occur. An example is also presented to demonstrate how the MARS developed model can be used to carry out structural reliability analysis.
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Alacali, S. N. / 2011 / Prediction of lateral confinement coefficient in reinforced concrete columns using neural network simulation / Appl. Soft Comput. 11(2):2645~2655
Alavi, A.H. / 2011 / Prediction of principal ground-motion parameters using a hybrid method coupling artificial neural networks and simulated annealing / Comput. Struct. 89(23):2176~2194
Arafa, M. / 2011 / Neural network models for predicting shear strength of reinforced normal and high-strength concrete deep beams / J. Appl. Sci. 11(2):266~274
Attoh Okine, N. O. / 2009 / Multivariate Adaptive Regression (MARS) and Hinged Hyperplanes (HHP) for Doweled Pavement Performance Modeling / Constr. Build. Mater. 23:3020~3023
Caglar, N. / 2009 / Neural network based approach for determining the shear strength of circular reinforced concrete columns / Constr. Build. Mater. 23(10):3225~3232
Alavi, A.H. / 2011 / Prediction of principal ground-motion parameters using a hybrid method coupling artificial neural networks and simulated annealing / Comput. Struct. 89(23):2176~2194
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Attoh Okine, N. O. / 2009 / Multivariate Adaptive Regression (MARS) and Hinged Hyperplanes (HHP) for Doweled Pavement Performance Modeling / Constr. Build. Mater. 23:3020~3023
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