Redes neuronales artificiales para representar la atenuacin̤ de la intensidad ss̕mica
El estudio de atenuacin̤ de la intensidad ss̕mica desempeą un papel importante en los anl̀isis de amenaza que incluyan eventos histr̤icos. El mapeo de la atenuacin̤ de la intensidad generalmente se realiza por medio de regresiones de la intensidad en funcin̤ de la distancia. Hoy existen distintas f...
Gorde:
| Beste egile batzuk: | , , , |
|---|---|
| Formatua: | Liburua |
| Hizkuntza: | gaztelania |
| Gaiak: | |
| Sarrera elektronikoa: | Redes neuronales artificiales para representar la atenuacin̤ de la intensidad ss̕mica |
| Etiketak: |
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MARC
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| 245 | 1 | 0 | |a Redes neuronales artificiales para representar la atenuacin̤ de la intensidad ss̕mica |
| 246 | |a Artificial neural networks to represent the attenuation of seismic intensity | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2018 | ||
| 520 | 3 | |a El estudio de atenuacin̤ de la intensidad ss̕mica desempeą un papel importante en los anl̀isis de amenaza que incluyan eventos histr̤icos. El mapeo de la atenuacin̤ de la intensidad generalmente se realiza por medio de regresiones de la intensidad en funcin̤ de la distancia. Hoy existen distintas formas para estudiar las caracters̕ticas de un evento ss̕mico por medios instrumentales; sin embargo, los expertos enfrentan el problema del carc̀ter cualitativo de las fuentes de informacin̤ y el mapeo de la relacin̤ entre intensidad, magnitud y distancia para la generacin̤ de escenarios de riesgo con base en informacin̤ histr̤ica. Este trabajo presenta la alternativa de mapear dicha relacin̤ por medio de las redes neuronales artificiales (RNA). Como resultado, se propone un procedimiento que fue validado por medio del mapeo de las intensidades de 68 sismos ocurridos en el norte de Suramřica, entre 1766 y 2004. Se encontr ̤que las RNA presentan ventajas respecto a los modelos convencionales de regresin̤: a. preservan de mejor manera el primer momento estads̕tico, b. reflejan un error de aproximacin̤ menor y c. la varianza explicada por las RNA se comporta mejor que los modelos de regresin̤ estads̕tica. | |
| 650 | \ | \ | |a Redes neuronales (Computadores) |
| 650 | \ | \ | |a Tecnologa̕ avanzada |
| 650 | \ | \ | |a Amenaza ss̕mica |
| 650 | \ | \ | |a Ingeniera̕ ss̕mica |
| 650 | \ | \ | |a Neural networks (Computer science) |
| 650 | \ | \ | |a Advanced technology |
| 650 | \ | \ | |a Seismic hazard |
| 650 | \ | \ | |a Earthquake engineering |
| 650 | \ | \ | |a Intensidad ss̕mica |
| 650 | \ | \ | |a Redes neuronales artificiales |
| 650 | \ | \ | |a Atenuacin̤ ss̕mica |
| 650 | \ | \ | |a Seismic intensity |
| 650 | \ | \ | |a Artificial neural networks |
| 650 | \ | \ | |a Seismic attenuation |
| 700 | \ | \ | |a Herrera-Daza Eddy |
| 700 | \ | \ | |a Ramos-Can̨̤ Alfonso Mariano |
| 700 | \ | \ | |a Garca̕-Leal Julio Alberto |
| 700 | \ | \ | |a Pontificia Universidad Javeriana. |
| 856 | |z Redes neuronales artificiales para representar la atenuacin̤ de la intensidad ss̕mica |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/redes-neuronales-artificiales-para-representar-la-atenuacion-de-la-intensidad-sismica | ||