Browsing by Author "Barros, O."
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- Desenho de modelos neuronais para a deteção de sismosPublication . Barros, O.; Ruano, A. E.; Madureira, GuilhermeA performance dos detetores sísmicos atualmente utilizados pode e deve ser melhorada. Atualmente existem vários algoritmos para a deteção de sismos de forma automática, desde os sistemas simples baseados em STA/LTA, aos mais sofisticados baseados em reconhecimento de padrões. Este estudo pretende dar continuidade ao desenvolvimento de uma abordagem de deteção de eventos sísmicos ao nível da estação local, utilizando uma técnica bastante conhecida, chamada Máquina de Vetores de Suporte (SVM). SVM é amplamente utilizada em problemas de classificação, devido a sua boa capacidade de generalização. Nesta experiência, a técnica baseada em SVM é aplicada em diferentes modos de operações. Os resultados mostraram que a técnica proposta dá excelentes resultados em termos de sensibilidade e especificidade, além de exigir um tempo de deteção suficientemente pequeno para ser utilizado num sistema de aviso precoce (early-warning system). Começamos pela classificação de dados de forma Off-line, seguido da validação do classificador desenvolvido. Posteriormente, o processamento de dados é executado de forma contínua (On-line). Os algoritmos foram avaliados em conjuntos de dados reais, provenientes de estações sísmicas da Rede de Vigilância Sísmica de Portugal, e em aplicações reais da área de Sismologia (simulação de funcionamento em ambiente real). Apesar de apenas duas estações serem consideradas, verificou-se que utilizando a combinação de detetores, consegue-se uma percentagem de deteção idêntica para quando utilizado um único modelo (Abordagem OR) e o número de falsos alarmes para a combinação de modelos é quase inexistente (Abordagem AND). Os resultados obtidos abrem várias possibilidades de pesquisas futuras.
- Seismic detection using support vector machinesPublication . Ruano, Antonio; Madureira, G.; Barros, O.; Khosravani, Hamid Reza; Ruano, M. Graça; Ferreira, P. M.This study describes research to design a seismic detection system to act at the level of a seismic station, providing a similar role to that of STA/LTA ratio-based detection algorithms. In a first step, Multi-Layer Perceptrons (MLPs) and Support Vector Machines (SVMs), trained in supervised mode, were tested. The sample data consisted of 2903 patterns extracted from records of the PVAQ station, one of the seismographic network’s stations of the Institute of Meteorology of Portugal (IM). Records’ spectral variations in time and characteristics were reflected in the input ANN patterns, as a set of values of power spectral density at selected frequencies. To ensure that all patterns of the sample data were within the range of variation of the training set, we used an algorithm to separate the universe of data by hyper-convex polyhedrons, determining in this manner a set of patterns that have a mandatory part of the training set. Additionally, an active learning strategy was conducted, by iteratively incorporating poorly classified cases in the training set. The proposed system best results, in terms of sensitivity and selectivity in the whole data ranged between 98% and 100%. These results compare very favourably with the ones obtained by the existing detection system, 50%, and with other approaches found in the literature. Subsequently, the system was tested in continuous operation for unseen (out of sample) data, and the SVM detector obtained 97.7% and 98.7% of sensitivity and selectivity, respectively. The classifier presented 88.4% and 99.4% of sensitivity and selectivity when applied to data of a different seismic station of IM. Due to the input features used, the average time taken for detection with this approach is in the order of 100 s. This is too long to be used in an early-warning system. In order to decrease this time, an alternative set of input features was tested. A similar performance was obtained, with a significant reduction in the average detection time (around 1.3 s). Additionally, it was experimentally proved that, whether off-line or in continuous operation, the best results are obtained when the SVM detector is trained with data originated from the respective seismic station.
- A support vector machine seismic detector for early-warning applicationsPublication . Ruano, Antonio; Madureira, G.; Barros, O.; Khosravani, Hamid Reza; Ruano, M. Graça; Ferreira, P. M.This paper extends a Support Vector Machine (SVM) approach for the detection of seismic events, at the level of a seismic station. In previous works, it was shown that this approach produced excellent results, in terms of the Recall and Specificity measures, whether applied off-line or in a continuous scheme. The drawback was the time taken for achieving the detection, too large to be applied in a Early-Warning System (EWS). This paper shows that, by using alternative input features, a similar performance can be obtained, with a significant reduction in detection time. Additionally, it is experimentally proved that, whether off-line or in continuous operation, the best results are obtained when the SVM detector is trained with data originated from the respective seismic station.