| Titre : | Contribution de l’intelligence artificielle à l’estimation du mouvement sismique |
| Auteurs : | DERRAS Boumédiène, Directeur de thèse ; Omri Chaïmaa, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | UNIVERSITÉ DESAÏDA - Dr MOULAY TAHAR Faculté de technologie Département de génie civil et de l’hydraulique, 2023/2024 |
| Format : | 48 p |
| Accompagnement : | CD |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | l’intelligence artificielle ; RNA |
| Résumé : |
Ce mémoire est consacré à une contribution de l’intelligence artificielle à l’estimation du
mouvement sismique où une analyse approfondie est menée sur la capacité des réseaux de neurones artificiels (RNA)à prédire les mouvements sismiques. Pour entrainer le RNA ,un sous-ensemble de la base de données de référence sismique du mouvement (NGA-Wet2) est utilisé. Seulement les tremblements de terre peu profonds ( enregistrements correspondant aux stations avec des caractéristiques Vs30 mesurées ont été sélectionnés. Le modèle RNA représente 3 paramètres d'entrée : la magnitude du moment Mw, la distance Joyner-Boore RJB et la vitesse VS30 = 760 m/s.la seule sortie du modèle- RNA est l’accélération maximale du sol (PGA).Pour déceler et comparer les performances du RNA avec l’approche classique (régression empirique), plusieurs équations de prédictions « GMPE » (Ground Motion Prediction Equations entre 1964 à 2021). Enfin, nous avons conclu que l'approche avec RNA est la plus proche du comportement physique réel. |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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