Discriminación de sismicidad volcánica y tectónica en el Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Pasto utilizando redes neuronales artificiales

Ramírez España, Jhon Jairo (2017) Discriminación de sismicidad volcánica y tectónica en el Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Pasto utilizando redes neuronales artificiales. Project Report. Universidad de Nariño, Pasto.

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Resumen

En el presente trabajo se combinó el Análisis de predicción lineal (LPC) y Redes neurona- les artificiales (RNA) con el objetivo de discriminar dos tipos de sismos: sismos volcánicos (vulcano-tectónicos, tremores, largo periodo) y tectónicos (tectónicos locales). Para ello se construyó una herramienta computacional llamada DSTYV en el software MATLAB orien- tada a la discriminación de estas señales sísmicas. La técnica LPC cumple la función de reducir la dimensionalidad del vector que contiene los datos de la forma de onda. Para la fase de clasificación se utilizaron las RNA tipo perceptrón multicapa (MLP) con una capa oculta. Para la elección de la topología adecuada no se recurrió a ninguna ley, sino que se probó mediante el método de ensayo-error. La aplicación de este método mostró resultados satisfactorios, la mayoría superaron el 90 %, incluso, hay una RNA de 100 % de acierto en la discriminación de datos distintos a los del entrenamiento.

Tipo de Elemento:	Monografía (Project Report)
Información Adicional:	Director: Msc. Oscar Cadena Ibarra. Magister en Ciencias - Geofísica
Palabras Clave:	sismos tectónicos, sismos volcánicos, predicción lineal, redes neuronales artificiales, perceptrón multicapa
Asunto:	Geografía. Antropología. Recreación > Geografía física Q Ciencias > Q Science (General) Q Ciencias > QC Physics
Division:	Facultad de Ciencias Exactas y Naturales > Programa de Física > Trabajos de grado
Depósito de Usuario:	Monitor Biblioteca Dos
Fecha Deposito:	31 Jul 2023 22:47
Ultima Modificación:	31 Jul 2023 22:47
URI:	http://sired.udenar.edu.co/id/eprint/9169

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