Redes neuronales artificiales para mapear la atenuación de la intensidad sísmica

El estudio de atenuación de la intensidad sísmica juega un papel importante en los análisis de amenaza que incluyan eventos históricos. El mapeo de la atenuación de la intensidad generalmente se realiza a través de regresiones de la intensidad en función de la distancia. Hoy en día existen distintas...

Full description

Autores:
Herrera Daza, Eddy
Ramos Cañon, Alfonso Mariano
Garcia Leal, Julio Alberto
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2013
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/25773
Acceso en línea:
http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/3593
http://hdl.handle.net/10554/25773
Palabra clave:
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Description
Summary:El estudio de atenuación de la intensidad sísmica juega un papel importante en los análisis de amenaza que incluyan eventos históricos. El mapeo de la atenuación de la intensidad generalmente se realiza a través de regresiones de la intensidad en función de la distancia. Hoy en día existen distintas formas para estudiar las características de un evento sísmico por medios instrumentales, sin embargo los expertos enfrentan en muchos casos el problema del carácter cualitativo de las fuentes de información de eventos pasados en el mapeo de la relación entre intensidad, magnitud y distancia para la generación de escenarios de riesgo con base en información histórica. Este trabajo presenta una forma alternativa de mapear esta relación través del uso de las Redes Neuronales Artificiales RNAs. Como resultado se propone un procedimiento novedoso que fue validado a través del mapeo de las  intensidades para el caso de 68 sismos ocurridos en la parte norte de Suramérica en el periodo comprendido entre 1766 a 2004. Se encuentra que las RNAs presentan varias ventajas con respecto a los modelos convencionales de regresión: a. Preservan de mejor manera el primer momento estadístico,  b. Reflejan un error de aproximación menor y c. La varianza explicada por las RNAs se comporta mejor que los modelos de regresión estadística.