Modeling ground motion in Mexico City using artificial neural networks

Artículo académico que presenta un estudio sobre el modelado del movimiento del suelo en la Ciudad de México mediante el uso de redes neuronales artificiales, una técnica de aprendizaje automático. Analiza cómo estas redes son entrenadas con datos sísmicos e históricos para generar predicciones más precisas de la respuesta del suelo ante eventos sísmicos, lo cual puede ser útil para evaluación de riesgos y planificación de infraestructura.