Allo scopo di catturare i processi dinamici non lineari intrinseci al Vesuvio su scale temporali di lungo periodo, si è realizzato un sistema ibrido costituito da una Rete Neurale Artificiale di tipo Multi-Layer Perceptron e da un Algoritmo Evolutivo di tipo Breeder, e lo si è applicato alla ben documentata attività eruttiva esibita dal Vesuvio a partire dal 1631, in termini di serie temporale del Volcanic Explosivity Index (VEI). I valori previsti dal sistema nel periodo di train e in quello di test ben si adattano a quelli storici.

The Eruptive Activity of Vesuvius and its Neural Architecture

De Falco I;Tarantino E
2002

Abstract

Allo scopo di catturare i processi dinamici non lineari intrinseci al Vesuvio su scale temporali di lungo periodo, si è realizzato un sistema ibrido costituito da una Rete Neurale Artificiale di tipo Multi-Layer Perceptron e da un Algoritmo Evolutivo di tipo Breeder, e lo si è applicato alla ben documentata attività eruttiva esibita dal Vesuvio a partire dal 1631, in termini di serie temporale del Volcanic Explosivity Index (VEI). I valori previsti dal sistema nel periodo di train e in quello di test ben si adattano a quelli storici.
2002
Istituto di Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni - ICAR
Istituto per i Sistemi Agricoli e Forestali del Mediterraneo - ISAFOM
Inglese
111
118
Algoritmi Genetici
Reti Neurali Artificiali
previsione di serie temporali
attivita' eruttiva
Vesuvio
Fattori della rivista"Journal of Volcanology and Geothermal Research" nell'anno 2003: Impact factor: 1,457 Immediacy index: 0,408
5
info:eu-repo/semantics/article
262
De Falco, I; Giordano, A; Luongo, G; Mazzarella, A; Tarantino, E
01 Contributo su Rivista::01.01 Articolo in rivista
none
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/154699
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