Use of Neural Networks for Tsunami Maximum Height and Arrival Time Predictions
Use of Neural Networks for Tsunami Maximum Height and Arrival Time Predictions
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使用神经网络预测海啸最大高度和到达时间
DOI：
10.3390/geohazards3020017
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
C. Sánchez
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Juan F. Rodríguez;J. Macías;M. Castro;Marc de la Asunción;C. Sánchez
运行中的TEWS在地震引发海啸时减少海啸对世界各地人口稠密的沿海地区的影响方面发挥着关键作用。传统上，NEAM区域的这些系统依赖于决策矩阵的实施。海啸波从产生到影响该区域的时间非常短，因此无法使用实时飞行模拟来产生更准确的警报级别。在这些情况下，当时间限制是如此苛刻，使用决策矩阵的替代方法是使用预先计算的海啸情景的数据集。在本文中，我们提出了使用神经网络来预测海啸的最大高度和到达时间的TEWS的上下文中。不同的神经网络被训练来解决这些问题。此外，集成技术用于获得更好的结果。
Operational TEWS play a key role in reducing tsunami impact on populated coastal areas around the world in the event of an earthquake-generated tsunami. Traditionally, these systems in the NEAM region have relied on the implementation of decision matrices. The very short arrival times of the tsunami waves from generation to impact in this region have made it not possible to use real-time on-the-fly simulations to produce more accurate alert levels. In these cases, when time restriction is so demanding, an alternative to the use of decision matrices is the use of datasets of precomputed tsunami scenarios. In this paper we propose the use of neural networks to predict the tsunami maximum height and arrival time in the context of TEWS. Different neural networks were trained to solve these problems. Additionally, ensemble techniques were used to obtain better results.
DOI：
10.1007/3-540-49430-8
发表时间：
2002
期刊：
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影响因子：
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作者：
J. Hartmanis;Takeo Kanade
通讯作者：
J. Hartmanis;Takeo Kanade