Análisis del desempeño de algoritmos de detección de eventos vulcanológicos basados en Machine Learning
La detección y caracterización de eventos vulcanológicos y en consecuencia su clasificación, puede ayudar a determinar el comportamiento de un volcán con la finalidad de prevenir a la sociedad frente a una eventual erupción. Es por ello, necesario encontrar un algoritmo con un alto desempeño, que se...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | masterThesis |
| Lenguaje: | spa |
| Publicado: |
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/10334 |
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Agregar Etiqueta | Sumario: | La detección y caracterización de eventos vulcanológicos y en consecuencia su clasificación, puede ayudar a determinar el comportamiento de un volcán con la finalidad de prevenir a la sociedad frente a una eventual erupción. Es por ello, necesario encontrar un algoritmo con un alto desempeño, que sea capaz de identificar cada evento. El empleo de machine learning junto con la medición de parámetros de desempeño como la exactitud, precisión, sensibilidad, especificidad y el gasto computacional son métricas consideradas que permiten definir o establecer el mejor algoritmo. Los datos empleados en el presente trabajo comprenden un período de seis meses de monitorización del volcán Cotopaxi, entre enero y junio del año 2012, datos provistos por el Instituto Geofísico de la Escuela Politécnica Nacional. |
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