På grund av de stora nackdelarna med tidigare metoder för att beräkna omfattningen av jordbävningar, neurala nätverket som en ny metod undersöks. I detta papper används en typ av neurala nätverk som heter Multilayer Perceptron (MLP) för att förutsäga omfattningen av jordbävningar. MLP neurala nätverk består av tre huvudlager; ingångslager, dolda lager och utgående lager. Eftersom de bästa nätverkskonfigurationerna, t.ex. det bästa antalet dolda noder och den lämpligaste utbildningsmetoden, inte kan fastställas i förväg, och det också är möjligt med överutbildning, utvärderas 128 modeller av nätverk för att fastställa den bästa förutsägelsemodellen. Genom att jämföra resultaten av den nuvarande metoden med verkliga data, kan man dra slutsatsen att MLP neurala nätverk har hög förmåga att förutsäga omfattningen av jordbävningar och det är ett mycket bra val för detta ändamål.
Mahmoudi m.fl. REF använder ett MLP-nätverk för att förutsäga omfattningen av jordbävningar.
Predicting the Earthquake Magnitude Using the Multilayer Perceptron Neural Network with Two Hidden Layers
{'venue': 'Civil Engineering Journal', 'journal': 'Civil Engineering Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}