Predicción de deslizamientos desencadenados por lluvias con métodos de inteligencia artificial

Descripción del Articulo

Debido a la fisiografía del territorio peruano, este se encuentra expuesto a diversos eventos naturales, tales como inundaciones, flujos, deslizamientos, etc. Este último es activado principalmente por las lluvias, por lo cual surge la necesidad de contar con instrumentos metodológicos para la gener...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Chahua Janampa, Jhon Elvis
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2022
Institución:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
Repositorio:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/6365
Enlace del recurso:https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3343437
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Inteligencia artificial
Observaciones meteorológicas
Deslizamientos de tierra
Precipitaciones atmosféricas
Lluvia
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description Debido a la fisiografía del territorio peruano, este se encuentra expuesto a diversos eventos naturales, tales como inundaciones, flujos, deslizamientos, etc. Este último es activado principalmente por las lluvias, por lo cual surge la necesidad de contar con instrumentos metodológicos para la generación de escenarios de susceptibilidad a deslizamientos. En ese sentido se ha desarrollado un modelo basado con métodos de inteligencia artificial para la generación de escenarios a escala regional. Se emplearon métodos de aprendizaje automático para relacionar los factores condicionantes del terreno; los pronósticos de lluvia, de la entidad oficial, como factor desencadenante; y el inventario nacional de deslizamientos del departamento de Ancash para el entrenamiento y validación del modelo. Finalmente, se obtuvo que el modelo de red neuronal con 2 capas ocultas presentó un mejor comportamiento con un AUC de 90.5%, en comparación con otras estructuras de red neuronal que presentaban valores de AUC inferiores al 89.7%.
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Finalmente, se obtuvo que el modelo de red neuronal con 2 capas ocultas presentó un mejor comportamiento con un AUC de 90.5%, en comparación con otras estructuras de red neuronal que presentaban valores de AUC inferiores al 89.7%.application/pdfspaUniversidad Internacional de La RiojaESinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.esSuperintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDURegistro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATIreponame:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATIinstname:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitariainstacron:SUNEDUInteligencia artificialObservaciones meteorológicasDeslizamientos de tierraPrecipitaciones atmosféricasLluviahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01Predicción de deslizamientos desencadenados por lluvias con métodos de inteligencia artificialinfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidad Internacional de La RiojaInteligencia ArtificialMáster Universitario en Inteligencia Artificialhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro46480292http://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionORIGINALChahuaJanampaJE.pdfChahuaJanampaJE.pdfTrabajo de fin de másterapplication/pdf6678153https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6365/1/ChahuaJanampaJE.pdf1883508d2f9ec2d060aac8c0861346eaMD51Autorizacion.pdfAutorizacion.pdfAutorización del registroapplication/pdf175018https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6365/2/Autorizacion.pdf48493dd14bf6a15518d0b04f5ead12f1MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6365/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTChahuaJanampaJE.pdf.txtChahuaJanampaJE.pdf.txtExtracted texttext/plain155846https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6365/4/ChahuaJanampaJE.pdf.txta551b46ae76c168ada7b80483866173dMD54Autorizacion.pdf.txtAutorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain4423https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6365/6/Autorizacion.pdf.txt72ac06c6dd6c2d1417ab5d1a33ce8de7MD56THUMBNAILChahuaJanampaJE.pdf.jpgChahuaJanampaJE.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1270https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6365/5/ChahuaJanampaJE.pdf.jpg4bfe9751327a9f9a1694fd95edb7a8efMD55Autorizacion.pdf.jpgAutorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1654https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6365/7/Autorizacion.pdf.jpg64dc0287916fcce07ce7807b0bb38f82MD57renati/6365oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/63652023-01-26 03:05:13.552Registro Nacional de Trabajos de Investigaciónrenati@sunedu.gob.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