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Two-Step Volcano Seismic Event Classification Using Metaheuristic Feature Selection and Machine Learning

  • Universidad San Francisco de Quito

Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congresoContribución a la conferenciarevisión exhaustiva

Resumen

Early detection of volcanic seismic events is critical for disaster mitigation. In this paper, we propose a twostep classification method that combines metaheuristic feature selection and machine learning. Using the SeisBenchV1 dataset (75 % - 25% split with stratified k-fold), a genetic algorithm with chi-square optimization and a neural network achieved the best performance: 0.790 F1-Score and 0.979 ROC-AUC using only 23 features. The results demonstrate the potential of the method for real-time volcanic monitoring.

Idioma originalInglés
Título de la publicación alojadaC3 2025 - IEEE Colombian Caribbean Conference
EditoresYesica Beltran Gomez, Paul Sanmartin Mendoza
EditorialInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ISBN (versión digital)9798331571429
DOI
EstadoPublicada - 2025
Evento2025 IEEE Colombian Caribbean Conference, C3 2025 - Santa Marta, Colombia
Duración: 17 sep. 202520 sep. 2025

Serie de la publicación

NombreC3 2025 - IEEE Colombian Caribbean Conference

Conferencia

Conferencia2025 IEEE Colombian Caribbean Conference, C3 2025
País/TerritorioColombia
CiudadSanta Marta
Período17/09/2520/09/25

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Two-Step Volcano Seismic Event Classification Using Metaheuristic Feature Selection and Machine Learning'. En conjunto forman una huella única.

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