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Publicação
Desenho de modelos neuronais para a deteção de sismos
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
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| 2.48 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
A 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.
Descrição
Palavras-chave
Redes neuronais Sismos Deteção remota Inteligência computacional Aprendizagem Métodos ativos