Assessment of earthquake- triggered landslides in El Salvador based on an Artificial Neural Networks (ANN) model

García Rodríguez, María José; Benito Oterino, Belen y Malpica Velasco, José Antonio (2008). Assessment of earthquake- triggered landslides in El Salvador based on an Artificial Neural Networks (ANN) model. En: "European GeoSciencies Union General Assembly 2008", 13/04/2008-18/04/2008, Viena, Austria. ISBN 1607-7962.

Descripción

Título: Assessment of earthquake- triggered landslides in El Salvador based on an Artificial Neural Networks (ANN) model
Autor/es:
  • García Rodríguez, María José
  • Benito Oterino, Belen
  • Malpica Velasco, José Antonio
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: European GeoSciencies Union General Assembly 2008
Fechas del Evento: 13/04/2008-18/04/2008
Lugar del Evento: Viena, Austria
Título del Libro: Geophysical Research Abstracts
Fecha: Abril 2008
ISBN: 1607-7962
Volumen: 10
Materias:
Escuela: E.T.S.I. en Topografía, Geodesia y Cartografía (UPM)
Departamento: Ingeniería Topográfica y Cartografía [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Landslide hazard studies are appropriate for evaluation and mitigation plan development in potential areas for the occurrence of landslides. There are several techniques available for landslide hazard research, however statistical approaches provide rigorous analysis to assess landslide hazard over large regions. This study is an approach for assessing earthquake-triggered landslides hazard using artificial neural networks (ANN). The computational method for the training process is a back-propagation learning algorithm. It is applied to El Salvador, one of the most seismically active regions in Central America, where the last severe destructive earthquakes occurred in January 13th (Mw 7.7) and February 13th, 2001, (Mw 6.6). The first of these earthquakes triggered more the 500 landslides, included the most tragic in Las Colinas landslide, and killed at least 844 people.

Más información

ID de Registro: 3487
Identificador DC: http://oa.upm.es/3487/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:3487
URL Oficial: http://www.cosis.net/abstracts/EGU2008/09822/EGU2008-A-09822.pdf
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 01 Jul 2010 11:14
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 13:03
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