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Enregistrement W2320183957 · doi:10.1785/0120120203

Simulation of Multiple-Station Ground Motions Using Stochastic Point-Source Method with Spatial Coherency and Correlation Characteristics

2013· article· en· W2320183957 sur OpenAlexafffund
T. J. Liu, Han Hong

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Seismological Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésSpatial correlationCorrelationPoint (geometry)Point sourcePoint processComputer scienceGeodesyAlgorithmStatistical physicsGeologyMathematicsStatisticsGeometryPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Existing algorithms, including the stochastic point-source method, used to simulate synthetic ground-motion records are aimed at sampling records at a single station or records at multiple stations. The application of the algorithms may not adequately reproduce the observed coherency structure of the actual records and the intraevent spatial correlation characteristics of peak ground acceleration or spectral accelerations. To improve these, we suggest an extension to the stochastic point-source method by introducing a target spatial coherency structure and the spatially correlated uncertainties in the Fourier amplitude spectrum for each recording station. The use of the extended model to simulate the multiple-station records is illustrated, and the spatial correlation of the ground-motion measures for the simulated records are compared with the empirical spatial correlation model derived based on the 1999 Chi-Chi Taiwan earthquake.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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