Resumen

Este estudio propone un modelo mejorado de red neural computacional que utiliza tres parámetros sísmicos (es decir, magnitud local, distancia epicentral y profundidad del epicentro) y dos condiciones geológicas (es decir, velocidad de onda de corte y valor de prueba de penetración estándar) como entradas para predecir la aceleración máxima del suelo, el elemento clave para evaluar la respuesta ante un terremoto. Los resultados de la comparación inicial muestran que un modelo de red neural con tres neuronas en la capa oculta puede lograr un rendimiento relativamente mejor basado en el índice de evaluación del coeficiente de correlación o el error cuadrático medio. Este estudio desarrolla además un nuevo modelo de red neural basado en pesos para estimar la aceleración máxima del suelo en sitios no verificados. Se investigan cuatro ubicaciones identificadas con estimaciones de aceleraciones máximas del suelo más altas que el valor de diseño sísmico en las 24 zonas de subdivisión en Taiwán. Finalmente, este estudio desarrolla una nueva ecuación para la relación entre la

• Materias:Ecuaciones diferenciales Dinámica de fragmentación Medios porosos Circuito abierto
• Subjects:Differential equations Fragmentation dynamics Porous media Open circuit
• Palabras claves:Estudio; Modelo de red neuronal; Parámetros sísmicos; Condiciones geológicas; Aceleración pico en el suelo; Respuesta ante terremotos
• Keywords:Study; Neural network model; Seismic parameters; Geological conditions; Peak ground acceleration; Earthquake response