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Título: Generación de señales volcánicas artificiales del Volcán Cotopaxi usando modelos GAN (Generative Adversarial Networks) : Generación de señales volcánicas artificiales del tipo VT (Volcano-Tectonic) y LP (Long Period) usando un modelo cGAN (Conditional Generative Adversarial Network).
Autor: Yépez Escalante, Christian Mauricio
Palabras clave: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
SEÑALES VOLCÁNICAS
ERUPCIÓN
PROBLEMAS AMBIENTALES
SISMOS VOLCÁNICOS
Fecha de publicación: oct-2022
Editorial: Quito : EPN, 2022.
Citación: Yépez Escalante, C.M.(2022).Generación de señales volcánicas artificiales del Volcán Cotopaxi usando modelos GAN (Generative Adversarial Networks) : Generación de señales volcánicas artificiales del tipo VT (Volcano-Tectonic) y LP (Long Period) usando un modelo cGAN (Conditional Generative Adversarial Network). 36 páginas. Quito : EPN.
Resumen: Ecuador is a country that has many active volcanoes, including Cotopaxi, whose eruption could cause irreparable damage such as loss of human life, as well as environmental, economic and social problems, among others; For this reason, the study of volcanic seismic signals for prevention is of the utmost importance, but the amount of original data available is a limitation. The present work uses a cGAN model to generate new volcanic seismic signals of the type VT and LP. This model was developed in the Pytorch library for Python and was trained with the IGEPN public database. The generated signals were compared with the original signals using the FID metric, reaching an acceptable value for this type of signals and being similar to the original ones both in the time domain and in the frequency domain.
Descripción: Ecuador es un país que cuenta con muchos volcanes activos, entre ellos el Cotopaxi, cuya erupción podría ocasionar daños irreparables como la pérdida de vidas humanas, así como también problemas ambientales, económicos y sociales entre otros; por ello el estudio de señales sísmicas volcánicas para la prevención es de suma importancia, siendo una limitante la cantidad de datos originales que se tienen. El presente trabajo utiliza un modelo cGAN para generar nuevas señales sísmicas volcánicas del tipo VT y LP. Este modelo fue desarrollado en la librería Pytorch para Python y se entrenó con la base de datos pública del IGEPN. Las señales generadas fueron comparadas con las señales originales mediante la métrica FID, llegando a tener un valor aceptable para este tipo de señales y siendo estas similares a las originales tanto en el dominio del tiempo como en el de la frecuencia.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/23206
Tipo: bachelorThesis
Aparece en las colecciones:TIC - Tecnología de la Información (FIEE)

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