مهدی کماسی - استادیار گروه عمران دانشگاه آیت اله العظمی بروجردی(ره)
سحر آزادی چگنی - دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی عمران

یکی از روشهای مناسب جهت بررسی زلزله های مختلف و تعیین میزان خطرپذیری در هر منطقه پیشبینی پارامترهای جنبش نیرومند زمین میباشد که نقش مهمی را در ارزیابی اثرات زلزله در طراحی پروژه های مهندسی ایفا میکند. در پژوهش حاضر از مدل ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی شعاع محور که از تکنیکهای 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 مدلهای 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 روشهای رگرسیون بیانگر آن است که روش ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی شعاع محور ارائه شده میتوانند ارتباط مناسبی را میان مقادیر مشاهداتی و محاسباتی برقرار نمایند. همچنین این روشها از دقت باالتری نسبت به روشهای کلاسیک پیشین برخوردار هستند به طوری که ضریب تبیین برای روش ماشین بردار پشتیبان 0/996 و شبکه عصبی شعاع محور 0/997 و برای روشهای رگرسیونی خطی و رگرسیونی غیرخطی به ترتیب 0/790 و 0/153 می باشد.

مدلهای داده کاوی، ماشین بردار پشتیبان، شبکه عصبی شعاع محور، حداکثر شتاب زمین