Peak Ground Acceleration Prediction by Artificial Neural Networks for Northwestern Turkey
المؤلفون المشاركون
Günaydın, Ayten
Günaydın, Kemal
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2008، العدد 2008 (31 ديسمبر/كانون الأول 2008)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2008-12-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Three different artificial neural network (ANN) methods, namely, feed-forward back-propagation (FFBP), radial basis function (RBF), and generalized regression neural networks (GRNNs) were applied to predict peak ground acceleration (PGA).
Ninety five three-component records from 15 ground motions that occurred in Northwestern Turkey between 1999 and 2001 were used during the applications.
The earthquake moment magnitude, hypocentral distance, focal depth, and site conditions were used as inputs to estimate PGA for vertical (U-D), east-west (E-W), and north-south (N-S) directions.
The direction of the maximum PGA of the three components was also added to the input layer to obtain the maximum PGA.
Testing stage results of three ANN methods indicated that the FFBPs were superior to the GRNN and the RBF for all directions.
The PGA values obtained from the FFBP were modified by linear regression analysis.
The results showed that these modifications increased the prediction performances.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Günaydın, Kemal& Günaydın, Ayten. 2008. Peak Ground Acceleration Prediction by Artificial Neural Networks for Northwestern Turkey. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2008, no. 2008, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508146
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Günaydın, Kemal& Günaydın, Ayten. Peak Ground Acceleration Prediction by Artificial Neural Networks for Northwestern Turkey. Mathematical Problems in Engineering No. 2008 (2008), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508146
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Günaydın, Kemal& Günaydın, Ayten. Peak Ground Acceleration Prediction by Artificial Neural Networks for Northwestern Turkey. Mathematical Problems in Engineering. 2008. Vol. 2008, no. 2008, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508146
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-508146
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