RT Journal Article
T1 On the Prospective Use of Deep Learning Systems for Earthquake Forecasting over Schumann Resonances Signals
A1 Cano-Domingo, Carlos
A1 Stoean, Ruxandra
A1 Novas-Castellano, Nuria
A1 Fernández-Ros, Manuel
A1 Joya-Caparrós, Gonzalo
A1 Gázquez-Parra, José A.
K1 Terremotos
AB La relación entre las resonancias de Schumann y los terremotos fue propuesta hace más de 50 años; sin embargo, el apoyo experimental no se ha establecido completamente. Una cantidad considerable de estudios recientes se han centrado en la relación entre un solo terremoto y la variación de la señal de resonancia de Schumann alrededor de este terremoto, obteniendo un apoyo preliminar para la existencia del vínculo. Sin embargo, todos ellos carecen de un enfoque sistemático y general. En esta investigación, proponemos una metodología novedosa para detectar la presencia de terremotos relevantes basada en la resonancia de Schumann. La metodología se basa en un marco de aprendizaje profundo compuesto por un codificador automático variacional preentrenado seguido de una red LSTM y una capa totalmente conectada con una salida sigmoidea.
PB IOAP-MPDI
YR 2022
FD 2022-06-21
LK https://hdl.handle.net/10630/24611
UL https://hdl.handle.net/10630/24611
LA eng
NO Cano-Domingo C, Stoean R, Novas-Castellano N, Fernandez-Ros M, Joya G, Gázquez-Parra JA. On the Prospective Use of Deep Learning Systems for Earthquake Forecasting over Schumann Resonances Signals. Engineering Proceedings. 2022; 18(1):15. https://doi.org/10.3390/engproc2022018015
NO This research received funding by “Proyecto Puente 2021/001” of the University of Almeria(Spain), I+D+I Project UAL18-TIC-A025-A, the University of Almeria, and the European RegionalDevelopment Fund (FEDER). And the Ministry of Economics and Competitiveness of Spain financedthis work, under Project TEC2014-60132-P, in part by Innovation, Science and Enterprise, AndalusianRegional Government through the University of Almeria, Spain and in part by the European UnionFEDER Program.Partial funding for open access charge: Universidad de Málaga
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 20 ene 2026