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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 101 - 110 (10page)
- DOI
- 10.7781/kjoss.2022.34.2.101
이용수
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CFST(concrete-filled steel tubular) 기둥은 강관과 내부 콘크리트 재료 간의 복잡한 메커니즘으로 인하여 공칭강도 예측을 위해 더 진보한 회기 모델이 요구된다. CFST 기둥의 공칭강도 예측을 위해 다양한 앙상블 기법, 즉 랜덤 포레스트(RFR: Random Forest Regression), AdaBoost(Adaptive Boosting), GBM(Gradient Boosting Machine), XGBoost(eXtreme Gradient Boosting), LightGBM(Light Gradient Boosting Machine), CatBoost(Categorical Gradient Boosting) 기법을 결합한 수퍼 러너 모델이 제안되었다. 총 1,730개의 실험데이터가 사용되었으며 재료 특성값과 기하학 치수가 입력변수로 사용되었다. 제안된 모델을 통해 예측된 결과를 비교하기 위해 AISC 360-16, Eurocode 4, AS/NZS 2327 세 개의 기준의 값과 비교하였다. 10겹 교차검증을 통해 얻은 수퍼 러너 기법의 예측값은 매우 높은 예측률을 보였다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 데이터세트
3. CFST 기둥을 위한 메타모델
4. 결과 및 고찰
5. 결론
참고문헌(References)
요약
참고문헌 (0)
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