Neural estimation of strong ground motion duration
Alcántara Nolasco, Leonardo; García, Silvia; Ovando-shelley, Efraín; Macías Castillo, Marco Antonio
Instituto de Geofísica, UNAM, publicado en Geofísica Internacional, y cosechado de Revistas UNAM
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506.#.#.a: Público
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561.#.#.u: https://www.geofisica.unam.mx/
650.#.4.x: Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra
336.#.#.b: article
336.#.#.3: Artículo de Investigación
336.#.#.a: Artículo
351.#.#.6: http://revistagi.geofisica.unam.mx/index.php/RGI
351.#.#.b: Geofísica Internacional
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270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx
590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)
270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
590.#.#.b: Concentrador
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883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial
850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México
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100.1.#.a: Alcántara Nolasco, Leonardo; García, Silvia; Ovando-shelley, Efraín; Macías Castillo, Marco Antonio
524.#.#.a: Alcántara Nolasco, Leonardo, et al. (2014). Neural estimation of strong ground motion duration. Geofísica Internacional; Vol. 53 Núm. 3: Julio 1, 2014; 221-239. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4133498
245.1.0.a: Neural estimation of strong ground motion duration
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
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264.#.0.c: 2014
264.#.1.c: 2014-07-01
653.#.#.a: duración del movimiento de terreno; parámetros de movimientos de terreno; duración significativa; intensidad de Árias; redes neuronales; cómputo aproximado; strong ground motion duration; ground motion parameters; significant duration; Arias Intensity; neural networks; soft computing
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-SA 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico revistagi@igeofisica.unam.mx
884.#.#.k: http://revistagi.geofisica.unam.mx/index.php/RGI/article/view/518
001.#.#.#: 063.oai:revistagi.geofisica.unam.mx:article/518
041.#.7.h: spa
520.3.#.a: This paper presents and discusses the use of neural networks to determine strong ground motion duration. Accelerometric data recorded in the Mexican cities of Puebla and Oaxaca are used to develop a neural model that predicts this duration in terms of the magnitude, epicenter distance, focal depth, soil characterization and azimuth. According to the above the neural model considers the effect of the seismogenic zone and the contribution of soil type to the duration of strong ground motion. The final scheme permits a direct estimation of the duration since it requires easy-to-obtain variables and does not have restrictive hypothesis. The results presented in this paper indicate that the soft computing alternative, via the neural model, is a reliable recording-based approach to explore and to quantify the effect of seismic and site conditions on duration estimation. An essential and significant aspect of this new model is that, while being extremely simple, it also provides estimates of strong ground motions duration with remarkable accuracy. Additional but important side benefits arising from the model’s simplicity are the natural separation of source, path, and site effects and the accompanying computational efficiency.doi: https://doi.org/10.1016/S0016-7169(14)71502-8
773.1.#.t: Geofísica Internacional; Vol. 53 Núm. 3: Julio 1, 2014; 221-239
773.1.#.o: http://revistagi.geofisica.unam.mx/index.php/RGI
022.#.#.a: ISSN-L: 2954-436X; ISSN impreso: 0016-7169
310.#.#.a: Trimestral
300.#.#.a: Páginas: 221-239
264.#.1.b: Instituto de Geofísica, UNAM
doi: https://doi.org/10.1016/S0016-7169(14)71502-8
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Alcántara Nolasco, Leonardo; García, Silvia; Ovando-shelley, Efraín; Macías Castillo, Marco Antonio
Instituto de Geofísica, UNAM, publicado en Geofísica Internacional, y cosechado de Revistas UNAM
Alcántara Nolasco, Leonardo, et al. (2014). Neural estimation of strong ground motion duration. Geofísica Internacional; Vol. 53 Núm. 3: Julio 1, 2014; 221-239. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4133498