Tema: Aplicacion de Machine Learning para la prediccion de sismos en Lima e Ica
Integrantes:
Resumen—Existen variables básicas de predicción de terremotos. La mayoría de los estudios se realizan sobre pronósticos, teniendo en cuenta el historial de terremotos en países y áreas específicas. En este contexto, la idea central de este trabajo es predecir cuándo un evento se clasifica como sismo menor, ligero, moderado y fuerte en las ciudades de Lima e Ica del Peru. Se aplica diferentes algoritmos de aprendizaje automático sobre un conjunto de datos de terremotos reales, tales como: Random Forest, Naive Bayes, Logistic Regression, MultiLayer Perceptron, AdaBoost, K-vecinos más cercanos, Support Vector Machine y árboles de clasificación.
Palabras clave - Aprendizaje automático, predicción de sismos, J48, Random Forest, BayesNet, LibSVM
Adjunto:
- Paper_Machine Learning para la prediccion de sismos en Lima e Ica
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