Modelo ondulatorio local aplicando modelos matemáticos con redes neuronales artificiales, regresión lineal múltiple en la urbanización Totorani Puno - Vilca Atencio, Joel Nexon (2022)
La presente investigación titulada “Modelo ondulatorio local aplicando modelos matemáticos con redes neuronales artificiales, regresión lineal múltiple en la Urbanización Totorani Puno”, Distrito, Provincia y Departamento de Puno. El objetivo general fue, determinar el modelo geoidal local aplicando modelos matemáticos con redes neuronales artificiales, regresión lineal múltiple (GNSS/nivelación) y los objetivos específicos fueron: determinar la malla ondulatoria mediante los modelos matemáticos y comparar las aproximaciones ondulatorias obtenidas mediante los mismos con respecto a las altitudes conocidas respectivamente. El método utilizado para generar la malla ondulatoria es a través de las predicciones empleando coordenadas Este y Norte. El tratamiento estadístico de la presente investigación fue t Student, el resultado de la prueba estadística para la regresión lineal múltiple, se obtuvo un valor de t=-0.428, quedando menor al valor critico t_0.05=2.31, por lo que se acepta la hipótesis nula, de igual forma para las redes neuronales artificiales, se obtuvo un valor de t=-0.267, quedando menor al valor critico t_0.05=2.31, por lo que acepta la hipótesis nula. En conclusión, del análisis comparativo estadístico, concluye que el modelo matemático de regresión lineal múltiple es el más próximo a las alturas obtenidas por método GNNS/nivelación, que alcanza una precisión de 0.012m y las redes neuronales artificiales llega a una precisión de 0.020m.