Use of Neural network to predict the peak ground accelerations and pseudo spectral accelerations for Mexican Inslab and Interplate Earthquakes

Resumen

El uso de redes neuronales artificiales es explorado para predecir aceleraciones máximas del terreno y pseudoaceleraciones para sismos de tipo intraslabe interplaca. Un total de 277 y 418 registros sísmicos de dos componentes para sismos de intraslabe interplaca, respectivamente, son usados para entrenar los modelos de las redes neuronales artificiales con alimentación hacia adelante y con un algoritmo de aprendizaje de retroalimentación. Se consideran redes neuronales artificiales con una y dos capas ocultas. Con fines de comparación, valores de aceleración máxima del terreno y pseudoaceleración predichos con los modelos de las redes neuronales son comparados con los estimados mediante relaciones de atenuación o relaciones de movimiento fuerte. La comparación indica que los valores predichos, en general, siguen la tendencia de los valores obtenidos con las relaciones de movimiento fuerte. Sin embargo, se debe llevar a cabo una verificación extensa de los modelos entrenados antes que estos puedan emplearse en análisis de peligro y riesgo sísmico ya que, en ocasiones, los valores predichos no reflejan el comportamiento observado de los registros.