La interpretación precisa de las estructuras geológicas invertidas a partir de datos gravimétricos depende en gran medida de la cobertura de los datos gravimétricos registrados. En este trabajo, las redes neuronales artificiales (RNA) se implementan utilizando el algoritmo de Levenberg-Marquardt (LMA) para construir un modelo de densidad de fondo para predecir los datos de gravedad a través del norte de Camerún y sus alrededores. Este enfoque produce predicciones estadísticas de los valores de gravedad (valores bajos de errores) con 97,48%, 0,10 y 0,89, respectivamente, para la correlación, el error de sesgo medio y el error cuadrático medio para dos entradas (latitud, longitud) y 97,08%, 0,13 y 1,14 para tres entradas (latitud, longitud y elevación) para un conjunto de anomalías como salida. La validación del modelo se obtiene comparando los resultados con otros enfoques clásicos y con los mapas calculados de Bouguer, lineamientos y Euler obtenidos a partir de datos de gravedad medidos. La profundidad de la mayoría de las fallas profundas y su orientación concuerdan con las obtenidas en otros estudios. Los resultados obtenidos en este estudio establecen la posibilidad de mejorar la calidad del análisis, interpretación y modelización de los datos gravimétricos recogidos en una malla dispersa de estaciones de registro.
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