فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

اندازه گیری و یا محاسبه بیشینه شتاب ناشی از زمین لرزه (Peak Ground acceleration, PGA) به عنوان یکی از پارامترهای اساسی جنبش نیرومند زمین، از دغدغه‌‌های مهم محققین علوم زمین است. کمیت مذکور از روشهای مبتنی بر داده‌های میرایی و زلزله‌های رخ داده در محل تهیه شده و در محاسبات تحلیل خطر زمین لرزه مورد استفاده واقع می‌شود. در پهنه‌های وسیع جغرافیایی و یا در شرایطی که تاسیس ایستگاههای دائمی یا موقت شبکه میسر نباشد، رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین به عنوان یک راه حل جایگزین مورد استفاده قرار می‌گیرند. در راستای افزایش دقت شبکه عصبی در مسئله پیش‌بینی بیشینه شتاب زمین، با استفاده از تحلیل شناسایی داده‌های پرت یا نامتجانس، داده‌های ورودی شبکه یادگیرنده تفکیک شده و سپس فرآیند آموزش و تعمیم شبکه انجام شده است. این رویکرد باعث کاهش خطای شبکه انفیس شده، چنانچه خطای جذر میانگین مربعات 36 درصد بهبود داشته است. با استناد به نتیجه مذکور، داده‌های طول و عرض جغرافیاییِ رومرکز، عمق و بزرگای مربوط به 1571 رکورد ثبت شده در شبکه شتاب نگاری کشوری به همراه داده‌های مربوط به میانگین سرعت موج مورد استفاده قرار گرفت تا شبکه انفیس آموزش داده شود. سپس، شبکه آموزش دیده، جهت ارزیابی کارآیی روش، بر روی داده‌های زلزله مورموی، 1393، در استان ایلام تعمیم داده شد تا نقشه پهنه‌بندی مقادیر بیشبینه شتاب، در پیرامون رومرکز زلزله محاسبه گردد. بررسی خروجی‌ها نشان می‌دهد که نقشه بدست آمده با گزارش رسمی پژوهشگاه بین المللی زلزله‌شناسی و مهندسی زلزله تطابق داشته و از روش ارائه شده می‌توان به عنوان یک روش جایگزین در پیش‌بینی بیشینه شتاب ناشی از زلزله اقدام نمود.