Support Vector Machine for Regression of Ultimate Strength of Trusses: A Comparative Study

Thanks to the rapid development of computer science, direct analyses have been increasingly used in the design of structures in lieu of member-based design methods using the effective length factor. In a direct analysis, the ultimate strength of a whole structure can be sufficiently estimated, so that the need for member capacity checks is eliminated. However, in complicated structural design problems where many structural analyses are required, the use of direct analyses requires an excessive computation cost. In such cases, Machine Learning (ML) algorithms are used to build metamodels that can predict the structural responses without performing costly structural analysis. In this paper, the support vector machine (SVM) algorithm is employed for the first time to develop a metamodel for predicting the ultimate strength of trusses using direct analysis. Several kernel functions for the SVM model, including linear, sigmoid, polynomial, radial basis function (RBF), are considered. A planar 39-bar nonlinear inelastic steel truss is taken to study the performance of the kernel functions. The results confirm the applicability of the SVM-based metamodel for predicting the ultimate strength of trusses. In particular, the RBF appears to be the best kernel among others. This investigation also provides a deeper understanding of the effect of the parameters on the efficiency of the kernel functions

Prediksi Bilangan Sunspot menggunakan Support Vector Regression (SVR)

Sunspot merupakan area gelap matahari yang terletak pada lapisan fotosfer, jika konfigurasinya menjadi sempurna maka medan magnet akan tidak stabil yang akan berdampak akan munculnya flare dan CME. Sunspot juga memiliki dampak pada cuaca yang ada di bumi. Pengamatan indeks sunspot utamanya bilangan sunspot amat penting karena besaran bilangan sunspot akan merepresentasikan tingkat aktivitas yang terjadi pada matahari. Bilangan sunspot dimasa mendatang dapat diketahui dengan adanya prediksi. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi banyaknya bilangan sunspot berdasar data sunspot yang telah terjadi menggunakan SVR. Tujuan prediksi bilangan sunspot adalah untuk mengetahui besarnya aktivitas matahari, jika akan berdampak buruk dengan segala yang ada di bumi, maka early warning dengan cepat tersampaikan sebagai informasi awal untuk mengatasi badai yang akan terjadi. Pada penelitian ini, dilakukan uji coba dalam menentukan input data dan fugsi kernel pada sistem. Prediksi bilangan sunspot terbaik diperoleh dengan pembagian data sebesar 80:20 serta menggunakan kernel RBF. Hasil MSE, RMSE, dan MAAPE dari proses prediksi masing-masing sebesar 35.32, 5.94, dan 0.12. Dengan nilai MAAPE sebesar 0.12 dapat dikatakan bahwa prediksi dapat dikatakan cukup akurat

SVM models for diagnosing balance problems using statistical features of the MTC signal

31