Ce travail a pour objet d'analyser la capacité des réseaux de neurones artificiels (RNA) à prédire les mouvements sismiques. L'étude s'appuie sur la base de données sismique KiK-Net. L'analyse de ces données (surface/profondeur) permet de calculer, les rapports d'amplification spectrale afin d'estimer l'effet de site. La même approche est utilisée pour la prédiction des indicateurs de nocivité, ainsi que pour la génération des pseudo-accélérations spectrales. Les résultats obtenus montrent que les modèles neuronaux élaborés sont robustes et ne dépendent que faiblement de la base de données initiale. Les écarts-types obtenus pour ces modèles sont légèrement inferieurs à ceux des équations classiques de prédiction du mouvement sismique. Les modèles neuronaux établis ne nécessitent aucun a priori sur la nature de la forme fonctionnelle de la relation d'atténuation. L'atténuation du mouvement sismique avec la distance, l'effet d'échelle de la magnitude et l'effet de site non linéaire sont ainsi pris en considération par les RNA du moment où ils existent dans le jeu de données initial.
Il n'y a pas encore de discussion sur ce livre
Soyez le premier à en lancer une !
En 2024, ces auteurs et autrices nous émerveillent plus que jamais !
Des livres documentaires passionnants et ludiques pour les 7 à 11 ans
Ce road-movie intimiste est l'une des BD à ne pas manquer en cette rentrée
Découvrez 5 romans en format poche et tentez de les gagner...
