Depth and Lineament Maps Derived from North Cameroon Gravity Data Computed by Artificial Neural Network
المؤلفون المشاركون
Nguiya, Sévérin
Mouzong Pemi, Marcelin
Kamguia, Joseph
Manguelle-Dicoum, Eliezer
المصدر
International Journal of Geophysics
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accurate interpretation of geological structures inverted from gravity data is highly dependent on the coverage of the recorded gravity data.
In this work, Artificial Neural Networks (ANNs) are implemented using Levenberg-Marquardt algorithm (LMA) to construct a background density model for predicting gravity data across Northern Cameroon and its surroundings.
This approach yields statistical predictions of gravity values (low values of errors) with 97.48%, 0.10, and 0.89, respectively, for correlation, Mean Bias Error, and Root Mean Square Error for two inputs (latitude, longitude) and 97.08%, 0.13, and 1.14 for three inputs (latitude, longitude, and elevation) for a set of anomalies as output.
The model validation is obtained by comparing the results to other classical approaches and to the computed Bouguer, lineaments, and Euler maps obtained from measured gravity data.
The depth of most of the deep faults and their orientation are in agreement with those obtained from other studies.
The results achieved in this study establish the possibility of enhancing the quality of the analysis, interpretation, and modeling of gravity data collected on sparse grid of recording stations.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mouzong Pemi, Marcelin& Kamguia, Joseph& Nguiya, Sévérin& Manguelle-Dicoum, Eliezer. 2018. Depth and Lineament Maps Derived from North Cameroon Gravity Data Computed by Artificial Neural Network. International Journal of Geophysics،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172944
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mouzong Pemi, Marcelin…[et al.]. Depth and Lineament Maps Derived from North Cameroon Gravity Data Computed by Artificial Neural Network. International Journal of Geophysics No. 2018 (2018), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172944
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mouzong Pemi, Marcelin& Kamguia, Joseph& Nguiya, Sévérin& Manguelle-Dicoum, Eliezer. Depth and Lineament Maps Derived from North Cameroon Gravity Data Computed by Artificial Neural Network. International Journal of Geophysics. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172944
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1172944
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر