Estimación del Ruido Mediante el Desarrollo de una Red Neuronal Artificial en el Área Urbana de Jaén, Cajamarca

• Autores: Díaz Saavedra, Wendy Laurent, Tarrillo Vallejos, Anali
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional de Jaén
• Repositorio: UNJ-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unj.edu.pe:UNJ/190
• Enlace del recurso: http://repositorio.unj.edu.pe/handle/UNJ/190
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Nivel de ruido LAeqT; Contaminación sonora; Perceptrón multicapa; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00

La investigación, presenta el desarrollo de una Red Neuronal Artificial (RNA) para estimar el ruido producido por tráfico vehicular en el área urbana de la ciudad de Jaén, para ello se recopiló información de dos investigaciones codificadas como T1-Burga Mendoza y T2-Cruzado Ancajima y Soto Medina, de las cuales se obtuvo para cada una de ellas una matriz de datos. Se realizó un muestreo aleatorio al azar para dividir la matriz de datos en 80% (entrenamiento) y 20 % (validación). Para el modelado de la RNA se empleó el software Weka y el algoritmo de entrenamiento Perceptrón Multicapa (MLP). Se obtuvo una RNA para T1- Burga Mendoza con arquitectura 6-19-1 y una RNA para T2-Cruzado Ancajima y Soto Medina con arquitectura 6- 15-1. El rendimiento de las RNA se ha evaluado utilizando el coeficiente de correlación (R), coeficiente de determinación (R2) y la raíz del error cuadrático medio (RMSE). De acuerdo a los resultados obtenidos en este trabajo las redes MLP son capaces de estimar el nivel de presión sonora con valores de R = 0.9927 y R2 = 0.9854 para T1-Burga Mendoza y R = 0.9989 y R2 = 0.9978 para T2-Cruzado Ancajima y Soto Medina.