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A Case Study on the Application of Computational Intelligence to Identifying Relationships between Land use Characteristics and Damages caused by Natural Hazards: A SVR Approach
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJSEIA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Software Engineering and Its Applications SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.7 No.5 (2013.09)바로가기
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- 페이지
- pp.45-54
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A208674
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- This paper examines the application of a support vector regression (SVR) approach to identifying relationships between land use characteristics and damages caused by natural hazards. Our empirical results show the outperformance of a SVR model over a multiple ordinary least squares (OLS) regression model in terms of the predictive performance. Nonlinear relationships between land use characteristics and damages are revealed by a SVR model.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Support Vector Machine for Regression
3. Data Construction
4. Case Study
4.1. Data Pre-processing and Model Requirements Setup
4.2. Empirical Results
4.3. Relationships between Land use Characteristics and Damages
5. Conclusions
Acknowledgements
References
키워드
SVR Land use Natural hazards OLS Nonlinear relationships저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Software Engineering and Its Applications
- 간기
- 월간
- pISSN
- 1738-9984
- 수록기간
- 2008~2016
- 등재여부
- SCOPUS
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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