Seismic Assessment of Urban Buildings Using Data Mining Methods

Мархаба Ахметоллиновна Карменова, Aliya Nugumanova, Aizhan Tlebaldinova, Alisher Beldeubaev, Galina Popova, Anatoliy Sedchenko

2020

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)

DOI 10.1145/3397125.3397152

Достоверность данных 70 средняя

Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Seismic assessment of an urban environment is a time-consuming and complicated task that also requires considerable financial resources. In this paper, we suggest an approach to the seismic evaluation of urban buildings based on data mining methods. Regarding this topic, researches have been conducted on 163 typical objects with 19 different features including various types of buildings. The k-means method was used to create clusters of similar objects, it also allowed us to determine dependencies between data. More accurate clustering models were obtained using a hierarchical algorithm. The quality of the proposed methods was evaluated to ensure the reliability of the obtained results.