Application of neural networks to obtain the site response in mexico city
Hemos implementado una red neuronal de tres capas escondidas con 40 neuronas por capa para ser usada como funciones de trasferencia suelo/roca en dos estaciones acelerométricas en Ciudad de México. La red fue entrenada con entrenamiento supervisado por medio de vectores de aceleración de entrada y s...
- Autores:
-
Vargas J., Carlos A.
Cuenca S., Julio C.
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2003
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/41986
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/41986
http://bdigital.unal.edu.co/32083/
- Palabra clave:
- Redes neuronales
respuesta de sitio
Ciudad de México
Neural networks
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Mexico City
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Hemos implementado una red neuronal de tres capas escondidas con 40 neuronas por capa para ser usada como funciones de trasferencia suelo/roca en dos estaciones acelerométricas en Ciudad de México. La red fue entrenada con entrenamiento supervisado por medio de vectores de aceleración de entrada y salida (doce registros de cinco eventos sísmicos localizados en la costa de Guerrero y uno al sur de Puebla, 5, 8 M 7, 3), y probada con tres registros no tornados en cuenta en el entrenamiento de la red. Los resultados obtenidos en el dominio de la frecuencia son bastante buenos, encontrándose una amplificación sísmica entre 0,2 a 5 Hz para la zona de Lago (estación RMCS). En el dominio del tiempo obtuvimos resultados que no son coincidentes.Debido a los datos y a la complejidad del fenómeno, es necesario aplicar esta herramienta usando más registros de movimientos fuertes para entrenar la red neuronal, así el fenómeno puede ser aprendido mejor mediante una base de datos confiable. |
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