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Prediction of peak ground acceleration of Iran's tectonic regions using a hybrid soft computing technique

Geoscience Frontiers 2016年第1期7卷 75-82页

作者： mostafa gandomi Mohsen Soltanpour Mohammad R.Zolfaghari Amir H.gandomi Department of Civil Engineering Khajeh Nasir Toosi University of Technology Department of Civil Engineering The University of Akron

A new model is derived to predict the peak ground acceleration（PGA） utilizing a hybrid method coupling artificial neural network（ANN） and simulated annealing（SA）, called SA-ANN. The proposed model relates PGA to earthquake source to site distance, earthquake magnitude, average shear-wave velocity,faulting mechanisms, and focal depth. A database of strong ground-motion recordings of 36 earthquakes,which happened in Iran’s tectonic regions, is used to establish the model. For more validity verification,the SA-ANN model is employed to predict the PGA of a part of the database beyond the training data domain. The proposed SA-ANN model is compared with the simple ANN in addition to 10 well-known models proposed in the literature. The proposed model performance is superior to the single ANN and other existing attenuation models. The SA-ANN model is highly correlated to the actual records（R=0.835 and r =0.0908） and it is subsequently converted into a tractable design equation.

关键词： Peak ground acceleration Artificial neural networks Simulated annealing Explicit formulation

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