Integración de redes neuronales de grafos y análisis de redes complejas para el pronóstico de eventos sísmicos en Colombia

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dc.contributor.advisorBucheli, Víctor
dc.contributor.authorGiraldo Alegría, Santiago
dc.date.accessioned2025-11-24T22:00:46Z
dc.date.available2025-11-24T22:00:46Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractLos terremotos se consideran una catástrofe, no dan tiempo suficiente para reaccionar y tomar precauciones, por lo que generan víctimas y daños en la infraestructura. En los últimos años ha habido un creciente interés investigativo en el pronóstico de terremotos aplicando aprendizaje automático y redes neuronales que han obtenido resultados asombrosos. Este trabajo aborda el problema de pronóstico de terremotos con una aplicación de Redes Neuronales de Memoria a Corto y Largo Plazo (LSTM por sus siglas en inglés) y Redes Neuronales de Grafos (GNN por sus siglas en inglés) a eventos sísmicos históricos de Colombia, obtenidos mediante el Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS por sus siglas en inglés), integrando propiedades de redes complejas tales como centralidad del grado (degree centrality), centralidad de vector propio (eigenvector centrality) y PageRank. Se analizó el catálogo de eventos sísmicos y se construyeron redes complejas seleccionando una ventana de eventos, teniendo como objetivo encontrar la característica siguiente en el tiempo. Además entrenamos múltiples redes neuronales LSTM y GNN con ajuste de hiper parámetros mediante la librería Ray Tune encontrando una diferencia bastante marcada en los resultados, obteniendo mejores métricas de clasificación con el modelo GNN.spa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMAGISTER EN INGENIERÍA - ÉNFASIS EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓNspa
dc.format.extent1 recurso en línea (41 páginas)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/38880
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.branchSede Cali
dc.publisher.facultyFACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programMAESTRÍA EN INGENIERÍA - ÉNFASIS EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓNspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.lembSismografía
dc.subject.lembMovimientos sísmicos
dc.subject.lembRedes neuronales (computadores)
dc.subject.lembRed neuronal de grafos (GNN)
dc.subject.lembAnálisis de redes complejas
dc.subject.lembMedidas preventivas
dc.titleIntegración de redes neuronales de grafos y análisis de redes complejas para el pronóstico de eventos sísmicos en Colombiaspa
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.orcid0000-0002-3502-960X
relation.isAuthorOfPublication63cfaaaf-fa29-4157-8b49-9b10d485d076
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery63cfaaaf-fa29-4157-8b49-9b10d485d076
relation.isDirectorOfPublication2d1711e5-bee5-47de-91e4-32cc8a746aaf
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