Application of multi-criteria decision-making approach using TOPSIS to identify the vulnerable time zone of earthquake time series signal
Notice bibliographique
Résumé
Conventional analysis of time series signals representing earthquakes does not provide any clue about the vulnerability of such disastrous events. Time series signals contain P and S waves, which can detect earthquake epicentres. Due to the failure of the old method for determining earthquake susceptibility over time, decision-making is needed. This research suggests a multi-criteria decision-making method to determine earthquake signal risk time zones. This study used TOPSIS for this job. TOPSIS ranks greatest and worst resemblance to positive and negative ideal solutions. Alternatives and criteria constitute the decision matrix. Segmenting the earthquake's duration creates alternate time zones, and seismic signal dynamics are used to set criteria. Statistical mean and standard deviation are two criteria among many. Other criteria include Hurst exponent, power spectrum maximum amplitude, and segmented signal anomaly (assumed as alternate). The proposed approach was tested using Indian Meteorological Department Bhuj earthquake data. The paper describes how to evaluate criteria for a time zone alternative. To simplify computation, earthquake incidence is separated into 14 equal-length time segments. Results demonstrate that the proposed method accurately detects earthquake time series signal sensitive time zones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».