PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Partial least squares method in the analysis of the intensity of damage in prefabricated large-block building structures

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów w analizie intensywności uszkodzeń budynków wielkoblokowych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
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.
PL
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.
Rocznik
Strony
269--277
Opis fizyczny
Bibliogr. 10 poz., tab.
Twórcy
autor
  • AGH University of Science and Technology, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Krakow, Poland
autor
  • AGH University of Science and Technology, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Krakow, Poland
Bibliografia
  • [1] Arkusze inwentaryzacyjne, 2002-2010. Arkusze inwentaryzacyjne zabudowy miasta Polkowice i Lubin wraz z oceną odporności na wpływy górnicze, wykonane w Katedrze Geodezji Inżynieryjnej i Budownictwa AGH w latach 2002-2010. Prace niepublikowane.
  • [2] Firek K., 2009. Proposal for classification of prefabricated panel building damage intensity rate in mining areas. Archives of Mining Sciences, Vol. 54, Iss. 3.
  • [3] Geladi P., Kowalski R.B., 1986. Partial least-squares regression: a tutorial. Journal: Analytica Chimica Acta - ANAL CHIM ACTA, vol. 185, no. 1, p. 1-17.
  • [4] KeeSiong Ng., 2013. A Simple Explanation of Partial Least Squares. keesiong.ng@gopivotal.com. Draft, April 27, 2013.
  • [5] Matlab. 1994-2015 The MathWorks, Inc.
  • [6] Osowski S., 2013. Metody i narzędzia eksploracji danych. Wydawnictwo BTC, Warszawa.
  • [7] Rosipal R., Kramer N., 2006. Overview and Recent Advances in Partial Least Squares. In Subspace, Latent Structure and Feature Selection Techniques. Saunders C., Grobelnik M., Gunn S., Shawe-Taylor J. (eds.), Springer, p. 34-51.
  • [8] Wise B.M., Properties of Partial Least Squares (PLS) Regression, and differences between Algorithms. Eigenvector Research, Inc. 3905 West Eaglerock Drive, Wenatchee, WA 98801.
  • [9] Wodyński A., 2007. Zużycie techniczne budynków na terenach górniczych. Uczelniane Wydawnictwa Naukowo Dydaktyczne AGH, Kraków.
  • [10] Varmuza K., Filzmoser P., 2009. Introduction to Multivariate Statistical Analysis in Chemometrics, CRC, Boca Raton.
Uwagi
PL
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017)
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-28f811ce-cdb7-40ac-926a-eee983588466
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.