वास्तविक-समय भूकंपीय क्षति पूर्वानुमान और मशीन लर्निंग के आधार पर विभिन्न भूमि गति तीव्रता मापों की तुलना

भूकंप के बाद, आपातकालीन प्रतिक्रिया के लिए एक सटीक और प्रभावी भूकंपीय-क्षति पूर्वानुमान आवश्यक है। मौजूदा तरीकों को सटीकता और प्रभावशीलता के बीच की दुविधा का सामना करना पड़ता है। मशीन-सीखने के एल्गोरिदम और कई तीव्रता मापों (IMs) के आधार पर एक वास्तविक समय और सटीक भूकंपीय-क्षति पूर्वानुमान विधि यहां प्रस्तावित की गई है। भूमि-गति की विशेषताओं का व्यापक प्रतिनिधित्व करने के लिए 48 IMs का उपयोग किया गया है, और गैर-स्थायी चरण में गैर-रेखीय समय-इतिहास विश्लेषण (NLTHA) विधि के कार्यभार को मॉडल प्रशिक्षण द्वारा बदल दिया जाता है ताकि प्रभावशीलता को बढ़ाया जा सके। विभिन्न भवनों के साथ केस अध्ययन प्रस्तावित विधि की सटीकता और प्रभावशीलता को प्रमाणित करते हैं, और संबंधित प्रमुख IMs क्रमिक ऑप्टिमизация के माध्यम से पहचाने जाते हैं।