Application of wavelet multiresolution analysis and artificial intelligence for generation of artificial earthquake accelerograms

Amiri, G. Ghodrati; Bagheri, A.

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자료유형: 학술저널

저자정보: Amiri, G. Ghodrati (Center of Excellence for Fundamental Studies in Structural Engineering, College of Civil Engineering,Iran University of Science & Technology) Bagheri, A. (Center of Excellence for Fundamental Studies in Structural Engineering, College of Civil Engineering,Iran University of Science & Technology)

저널정보: 테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제28권 제2호

발행연도: 2008.1

수록면: 153 - 166 (14page)

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This paper suggests the use of wavelet multiresolution analysis (WMRA) and neural network for generation of artificial earthquake accelerograms from target spectrum. This procedure uses the learning capabilities of radial basis function (RBF) neural network to expand the knowledge of the inverse mapping from response spectrum to earthquake accelerogram. In the first step, WMRA is used to decompose earthquake accelerograms to several levels that each level covers a special range of frequencies, and then for every level a RBF neural network is trained to learn to relate the response spectrum to wavelet coefficients. Finally the generated accelerogram using inverse discrete wavelet transform is obtained. An example is presented to demonstrate the effectiveness of the method.

#artificial accelerogram #wavelet transform #RBF neural network #target spectrum

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