Beschreibung
Ce travail a pour objet d'analyser la capacité des réseaux de neurones artificiels (RNA) à prédire les mouvements sismiques. Létude sappuie sur la base de données sismique KiK-Net. Lanalyse de ces données (surface/profondeur) permet de calculer, les rapports damplification spectrale afin destimer leffet 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. Latténuation du mouvement sismique avec la distance, leffet déchelle de la magnitude et leffet de site non linéaire sont ainsi pris en considération par les RNA du moment où ils existent dans le jeu de données initial.
Autorenporträt
Dr Boumédiène Derras Maître de conférences. Après plusieurs années d'enseignement et de recherche scientifique dans le domaine de génie parasismique, l'auteur a consacré une grande partie de son temps à développer et améliorer des modèles de prédictions du mouvements sismique (GMPEs) pour différentes régions en utilisant l'approche neuronale
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