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dc.contributor.author | García de Aquino, Jorge Geovanny | |
dc.date.accessioned | 2017-11-07T23:14:22Z | |
dc.date.available | 2017-11-07T23:14:22Z | |
dc.date.issued | 2017-11-07 | |
dc.identifier.uri | http://132.248.52.100:8080/xmlui/handle/132.248.52.100/13839 | |
dc.description | En la tesis se pretende obtener un modelo que sea capaz de realizar estimaciones aceptables de los parámetros sísmicos y que observe además capacidad predictiva ante eventos no ocurridos. Sin embargo, el alcance del trabajo está limitado a la determinación de la duración de la fase intensa del movimiento sísmico, utilizando el Banco de Datos de Aceleración de la Red Sísmica instalada en la ciudad de Oaxaca. | es_ES |
dc.description.abstract | La determinación de los parámetros que caracterizan un evento sísmico entre los que se encuentran: Magnitud (M), Distancia epicentral (R), Profundad focal (P), Amplitud máxima del movimiento (A) y Duración de la fase intensa (D), son de vital importancia tanto en el campo de la Sismología como en el de la Ingeniería Sismo-Resistente. La correcta determinación de tales parámetros tiene repercusiones de gran relevancia en la elaboración de los códigos de construcción. Para obtener dichos parámetros, se han establecido diversas expresiones matemáticas (leyes de comportamiento) basadas en hipótesis, que pretenden simplificar la complejidad del fenómeno, que por lo general no corresponden al proceso real en cuestión y por lo tanto los valores estimados presentan una amplia incertidumbre y dispersión. Considerando lo anterior, en esta tesis se platea la opción de utilizar el Cómputo Aproximado, mediante el uso de las Redes Neuronales Artificiales (RNA) para resolver dicha problemática. | es_ES |
dc.description.sponsorship | Instituto de Ingeniería, UNAM | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.subject | Ingeniería Sismológica | es_ES |
dc.subject | Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.subject | Redes Neuronales Artificiales | es_ES |
dc.subject | Red Acelerográfica | es_ES |
dc.subject | Parámetros sismicos | es_ES |
dc.title | Estimación de parámetros sísmicos por medio de Redes Neuronales Artificiales | es_ES |
dc.type | Tesis | es_ES |
dc.director.trabajoescrito | Alcántara Nolasco, Leonardo | |
dc.carrera.ingenieria | Ingeniería en computación | es_ES |