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Título: Generación de señales volcánicas artificiales de tipo LP (long-period) y VT (volcano-tectonic) a partir de una base de datos del volcán Cotopaxi usando la técnica de bootstrapping.
Autor: Zapata Yugsi, Jessica Paola
Palabras clave: BASE DE DATOS
HERRAMIENTA ESTADÍSTICA
MONITOREO
VOLCÁN
SISMOS VOLCÁNICOS
Fecha de publicación: oct-2022
Editorial: Quito : EPN, 2022.
Citación: Zapata Yugsi, J.P.(2022). Generación de señales volcánicas artificiales de tipo LP (long-period) y VT (volcano-tectonic) a partir de una base de datos del volcán Cotopaxi usando la técnica de bootstrapping. 43 páginas. Quito : EPN.
Resumen: The seismological study of a volcano is of vital importance since it provides ample information about its behavior and allows an exhaustive analysis of its internal volcanic activity. The permanent monitoring of a volcano allows estimating and predicting future events, and it is for this reason that an extraction of the most relevant characteristics of seismic events is necessary to activate or create prevention strategies in the face of catastrophes of this nature. Due to the little processed information that is available, it is proposed to use the bootstrapping technique to generate artificial events with similar characteristics and thus increase the amount of new information available. The information generated is very useful since it is generated based on the required research needs, for example, a type of important volcanic event is a VT (Volcano-Tectonic); however, very few such labeled events are available considering that machine learning algorithms typically require thousands of examples for the training process. To apply the bootstrapping technique, the original signals are previously prepared in the preprocessing stage. The bootstrap is an extremely powerful and widely applicable statistical tool that can be used to determine the uncertainty associated with a given statistical learning method. The similarity of the generated signals is evaluated by using the Frechet Distance (FD).
Descripción: El estudio sismológico de un volcán es de vital importancia puesto que brinda amplia información acerca de su comportamiento y permite el análisis exhaustivo de su actividad volcánica interna. El monitoreo permanente de un volcán permite estimar, predecir futuros eventos, y es por esta razón, que una extracción de las características más relevantes de los eventos sísmicos es necesaria para accionar o crear estrategias de prevención ante catástrofes de esta índole. Debido a la poca información procesada que se tiene se plantea usar la técnica de bootstrapping para generar eventos artificiales con similares características y así incrementar la cantidad de información nueva disponible. La información generada es muy útil ya que se genera en base a las necesidades de investigación requeridas, por ejemplo, un tipo de evento volcánico importante es un VT(Volcano-Tectonic); sin embargo, se dispone de muy pocos eventos etiquetados de este tipo considerando que los algoritmos de aprendizaje automático por lo general precisan de miles de ejemplos para el proceso de entrenamiento. Para aplicar la técnica de bootstrapping las señales originales son preparadas previamente en la etapa de preprocesamiento. El bootstrap es una herramienta estadística extremadamente poderosa y de amplia aplicación que se puede utilizar para determinar la incertidumbre asociada a un método de aprendizaje estadístico determinado. Se evalúa la similitud de las señales generadas mediante el uso de Frechet Distance (FD).
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/23276
Tipo: bachelorThesis
Aparece en las colecciones:TIC - Ingeniería en Telecomunicaciones (FIEE)

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