Predicción de rendimiento sísmico de estructuras de concreto reforzado, BRB y SDOF utilizando aprendizaje profundo y la medida de intensidad
Autores: Payán-Serrano, Omar; Bojórquez, Edén; Carrillo, Julián; Bojórquez, Juan; Leyva, Herian; Rodríguez-Castellanos, Ali; Carvajal, Joel; Torres, José
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Predicción de rendimiento sísmico de estructuras de concreto reforzado, BRB y SDOF utilizando aprendizaje profundo y la medida de intensidad
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Inteligencia Artificial
Palabras clave
Redes neuronales artificiales
Modelos de aprendizaje profundo
Edificios de hormigón armado
Riesgo sísmico
Modelo de predicción
Rendimiento sísmico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 18
Citaciones: Sin citaciones
La motivación para usar redes neuronales artificiales en este estudio proviene de su eficiencia computacional y capacidad para modelar abstracciones complejas de alto nivel.
Descripción
La motivación para usar redes neuronales artificiales en este estudio proviene de su eficiencia computacional y capacidad para modelar abstracciones complejas de alto nivel.