Estado del arte de algoritmos de Machine Learning para la detección de rupturas súbitas - Chiang Cruz, Jaime Ernesto; Vega González, Iliover; Ramírez Beltrán, Jorge (Ingeniería Hidráulica y Ambiental, 2024)
En este trabajo se realiza una revisión de los paradigmas existentes y las técnicas más usadas en la detección de rupturas súbitas, profundizando en las que emplean Machine Learning como herramienta principal para la interpretación de datos. Se comparan la relación entre la efectividad de la detección y los parámetros de cada algoritmo, así como el nivel de procesamiento requerido. Para la Máquina de Soporte Vectorial la efectividad en la detección de ruptura súbita está relacionada de forma exponencial. El árbol de decisión expuesto aumenta su precisión mientras más información del estado de la red tenga. La red neuronal analizada demuestra una efectividad en la detección al nivel del resto de algoritmos tratados manteniendo el compromiso con el nivel de procesamiento.