![](/images/graphics-bg.png)
Seismic Response Prediction of Buildings with Base Isolation Using Advanced Soft Computing Approaches
المؤلفون المشاركون
المصدر
Advances in Materials Science and Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-03-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
الملخص EN
Modeling response of structures under seismic loads is an important factor in Civil Engineering as it crucially affects the design and management of structures, especially for the high-risk areas.
In this study, novel applications of advanced soft computing techniques are utilized for predicting the behavior of centrically braced frame (CBF) buildings with lead-rubber bearing (LRB) isolation system under ground motion effects.
These techniques include least square support vector machine (LSSVM), wavelet neural networks (WNN), and adaptive neurofuzzy inference system (ANFIS) along with wavelet denoising.
The simulation of a 2D frame model and eight ground motions are considered in this study to evaluate the prediction models.
The comparison results indicate that the least square support vector machine is superior to other techniques in estimating the behavior of smart structures.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kaloop, Mosbeh R.& Hu, Jong Wan. 2017. Seismic Response Prediction of Buildings with Base Isolation Using Advanced Soft Computing Approaches. Advances in Materials Science and Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1124779
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kaloop, Mosbeh R.& Hu, Jong Wan. Seismic Response Prediction of Buildings with Base Isolation Using Advanced Soft Computing Approaches. Advances in Materials Science and Engineering No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1124779
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kaloop, Mosbeh R.& Hu, Jong Wan. Seismic Response Prediction of Buildings with Base Isolation Using Advanced Soft Computing Approaches. Advances in Materials Science and Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1124779
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1124779
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)