برآورد بیشینه شتاب زمین به روش ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی شعاع محور
Publish place: Civil Infrastructure Researches، Vol: 2، Issue: 2
Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 303
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CER-2-2_001
تاریخ نمایه سازی: 11 خرداد 1398
Abstract:
یکی از روش های مناسب جهت بررسی زلزله های مختلف و تعیین میزان خطرپذیری در هر منطقه پیش بینی پارامترهای جنبش نیرومند زمین می باشد که نقش مهمی را در ارزیابی اثرات زلزله در طراحی پروژه های مهندسی ایفا می کند. در پژوهش حاضر از مدل ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی شعاع محور که از تکنیک های هوش مصنوعی هستند برای برآورد بیشینه شتاب زمین استفاده شده است. بدین منظور از پارامترهای لرزه ای شامل بزرگای زلزله، فاصله محل رخداد زلزله تا سایت، عمق کانونی زلزله و شدت زلزله به عنوان پارامترهای ورودی مدل های ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی شعاع محور استفاده شده است. مقایسه نتایج برآورد بیشینه شتاب زمین با ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی شعاع محور با روابط کاهندگی تجربی و روش های رگرسیون بیانگر آن است که روش ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی شعاع محور ارائه شده می توانند ارتباط مناسبی را میان مقادیر مشاهداتی و محاسباتی برقرار نمایند. همچنین این روش ها از دقت بالاتری نسبت به روش های کلاسیک پیشین برخوردار هستند به طوری که ضریب تبیین برای روش ماشین بردار پشتیبان 996/0 و شبکه عصبی شعاع محور 997/0 و برای روش های رگرسیونی خطی و رگرسیونی غیرخطی به ترتیب 790/0 و 153/0 می باشد.
Keywords:
Authors
مهدی کماسی
استادیار، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آیت ا...العظمی بروجردی (ره)
سحر آزادی چگنی
دانشجوی کارشناسی ارشد سازه، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه آیت ا...العظمی بروجردی (ره)
مهرداد آزادی چگنی
دانشجوی کارشناسی ارشد سازه، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه آیت ا...العظمی بروجردی (ره)
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :