Reconocimiento de sismicidad volcánica utilizando la técnica “clustering” a través de la aplicación de redes neuronales artificiales

Salazar Jurado, Alejandro (2019) Reconocimiento de sismicidad volcánica utilizando la técnica “clustering” a través de la aplicación de redes neuronales artificiales. Project Report. Universidad de Nariño, San Juan de Pasto.

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Resumen

En este trabajo se aplica una metodología que combina el análisis LPC (coeficientes de predicción lineal) y redes neuronales artificiales (RNA). Se utiliza la técnica “clustering” con el objetivo de clasificar de forma no supervisada dos tipos de sismos volcánicos: volcanotectónicos (VT) y de largo periodo (LP). Se usa una herramienta computacional (MATLAB) que está orientada a la clasificación automática de estas señales sísmicas, los archivos que contienen toda la información para el desarrollo de este trabajo fueron suministrados por el Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Pasto (OVSP). Tanto señales completas como segmentos cortos de la traza continua se representan utilizando la técnica LPC que también cumple la función de reducir la dimensión del vector que contiene los datos de la forma de onda. Para la fase de clasificación se usa un tipo de red auto-organizada con el fin de optimizar el proceso de clasificación de este tipo de sismos generados en el Volcán Galeras (VG). La efectividad en la clasificación de sismicidad volcánica de tipo LP y VT por parte de determinadas RNA supera el 95% de aciertos, en el caso de distinción de unidades de ruido y sismo se alcanza hasta el 100% de aciertos en la discriminación para determinadas muestras.

Tipo de Elemento:	Monografía (Project Report)
Información Adicional:	Director: Oscar Ernesto Cadena Ibarra MSc. en Ciencias - Geofísica
Palabras Clave:	Actividad sísmica, Actividad volcánica, Sismología, Técnica Clustering, Redes neuronales artificiales
Asunto:	Q Ciencias > QC Physics
Division:	Facultad de Ciencias Exactas y Naturales > Programa de Física > Trabajos de grado
Depósito de Usuario:	Funcionario Biblioteca Uno
Fecha Deposito:	23 May 2025 13:35
Ultima Modificación:	23 May 2025 13:35
URI:	http://sired.udenar.edu.co/id/eprint/15960

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