Ingeniera Civil / La evaluación de los daños y/o pérdidas en un sitio determinado ocurridos como consecuencia de un terremoto es un tema importante en el ámbito de la ingeniería sísmica. Las escalas de intensidades permiten identificar en primera instancia y en forma rápida el nivel de severidad del movimiento, pero estas son de carácter cualitativo ya que están basadas en la observación y el juicio humano. Por lo anterior, se han buscado relaciones entre los parámetros instrumentales asociados a un movimiento sísmico y las escalas de intensidades. En particular, este trabajo tiene como objetivo principal estimar la Intensidad de Mercalli Modificada (IMM) mediante el uso de parámetros instrumentales utilizando métodos estadísticos tanto de clasificación como de regresión. Además, se busca identificar que variables son las más influyentes en el valor de la escala de la Intensidad de Mercalli Modificada asignado luego de la ocurrencia de un sismo.
Para lograr los objetivos de este trabajo se utilizan dos métodos estadísticos que son clasificados dentro de lo que se conoce como Aprendizaje Automático (AA): Redes Neuronales Artificiales (RNA) y Regresión Logística Multinomial (RGM). Los parámetros instrumentales considerados son: Aceleración Máxima de Suelo (PGA), Velocidad Máxima de Suelo (PGV), duración fase fuerte, Intensidad de Arias (Ia), Intensidad Espectral de Housner (SI), Intensidad Instrumental de la Agencia Meteorológica de Japón (IJMA), velocidad absoluta acumulada (CAV), intensidad de cruces por cero (ν), frecuencia central, espectros de respuesta (Sa, Sv y Sd), distancia al hipocentro, profundidad hipocentro y fuente sismogénica.
Del desarrollo de este trabajo y el análisis de los resultados obtenidos, se tienen como conclusiones y observaciones principales que el método de RLM presenta un mejor desempeño que RNA. En cuanto a qué parámetros instrumentales son los más influyentes, se obtiene que son: log(PGV), log(PGA), log(Ia), log(SI) e IJMA. El modelo generado mediante RLM ocupando solo estas variables arroja un mayor porcentaje de clasificación que ocupando todos los parámetros. Sin embargo, para ambos métodos el uso de cada variable por separado (las más influyentes) es levemente mejor que utilizar las cinco juntas, siendo la que mejor resultados entrega log(PGV).
Por último, de los resultados se observa que el conocimiento a priori del tipo de suelo no es influyente en los resultados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/146124 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Oviedo Vega, Pamela Andrea |
| Contributors | Boroschek Krauskopf, Rubén, Orchard Concha, Marcos, De Oliveira Dias Prudente Dos Santos, Joao |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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