Perspectivas sísmicas en México usando machine learning
Date
2022-04-08
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"La predicción de terremotos es un área de investigación desafiante y se han realizado modestos esfuerzos utilizando el aprendizaje automático para esta aplicación. En este trabajo, las características sísmicas se calculan utilizando conceptos sismológicos, como la ley de Gutenberg-Richter, tasa de cambio sísmico, frecuencia de anticipación, liberación de energía sísmica y tiempo de recurrencia total. Con esto, se construyó un modelo de clasificación de Redes Neuronales Artificiales (ANN) utilizando el método de ventanas deslizantes (a diferencia de los conjuntos fijos de ventanas vistos en otros estudios) para calcular sus instancias, y el retraso estadístico para reformular el problema como un problema de predicción de series de tiempo multivariable. , que luego se volvieron a muestrear como una medida para contrarrestar los datos desequilibrados con el fin de obtener predicciones de terremotos; el modelo predice más eventos sísmicos por encima de un umbral sin sacrificar significativamente las métricas ".
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