Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloPrediction of displacements in unstable areas using a neural model
Anno di pubblicazione2004
Formato
  • Elettronico
  • Cartaceo
Autore/iBinaghi E., Boschetti M., Brivio P.A., Gallo I., Pergalani F., Rampini A.
Affiliazioni autoriE. BINAGHI, I. GALLO: Istituto per le Tecnologie Informatiche Multimediali, Consiglio Nazionale delle Ricerche, via Ampère 56, 20131 Milano F. PERGALANI: Dipartimento di Ingegneria Strutturale, Politecnico di Milano, p.le Leonardo da Vinci 32, 20133 Milano
Autori CNR e affiliazioni
  • MIRCO BOSCHETTI
  • PIETRO ALESSANDRO BRIVIO
  • ANNA RAMPINI
Lingua/e
  • inglese
AbstractIn pipeline management the accurate prediction of weak displacements is a crucial factor in drawing up a prevention policy since the accumulation of these displacements over a period of several years can lead to situations of high risk. This work addresses the specific problem related to the prediction of displacements induced by rainfall in unstable areas, of known geology, and crossed by underground pipelines. A neural model has been configured which learns of displacements from instrumented sites (where inclinometric measurements are available) and is able to generalise to other sites not equipped with inclinometers.
Lingua abstract-
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da137
Pagine a156
Pagine totali20
RivistaNatural hazards (Dordr.)
Attiva dal 1988
Editore: Kluwer Academic Pubishers - Boston
Paese di pubblicazione: Paesi Bassi
Lingua: inglese
ISSN: 0921-030X
Titolo chiave: Natural hazards (Dordr.)
Titolo proprio: Natural hazards. (Dordr.)
Titolo abbreviato: Nat. hazards (Dordr.)
Numero volume della rivista321
Fascicolo della rivista-
DOI10.1023/B:NHAZ.0000026796.59079.1a
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000221247800007)
Parole chiaveunstable areas, pipeline, multilayer perceptron neural network, prediction, multisource data analysis
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • IREA — IREA - Sede secondaria di Milano
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • ICT.P10.010.004 : Tecniche di interpretazione di dati telerilevati multidimensionali e infrastrutture di dati spaziali
  • TA.P06.007.005 : Telerilevamento ottico e a microonde
Progetti Europei-
Allegati
Prediction of displacements in unstable areas using a neural model (documento privato )
Tipo documento: application/pdf

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area disciplinareComputer Science & Engineering
Area valutazione CIVRScienze matematiche e informatiche
Rivista ISINATURAL HAZARDS [11026J0]