Estimación del Índice de Regularidad Internacional en Pavimentos Flexibles Usando Redes Neuronales Artificiales

• Autor: Paytán Ordoñez, Jhonatan
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de Huancavelica
• Repositorio: UNH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unh.edu.pe:UNH/2108
• Enlace del recurso: http://repositorio.unh.edu.pe/handle/UNH/2108
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: redes neuronales; IRI; redes neuronales artificiales. v; Índice de Regularidad Internacional; Índice de Rugosidad Internacional; pavimento; pavimento flexible; Infraestructura Vial

En las últimas décadas se ha demostrado que una inadecuada gestión de conservación de la infraestructura vial puede ocasionar gastos onerosos a una nación; reduciendo el tiempo de vida útil de las vías, incrementando los costos por operación vehicular e incrementando también el tiempo de traslado de los usuarios. Es por esta razón que es muy importante innovar y contar con herramientas económicas para gestionar adecuadamente nuestras redes viales y contrarrestar posibles restricciones presupuestales. En esta investigación se pretendió construir un modelo basado en Redes Neuronales Artificiales que permita estimar el valor del Índice de Regularidad Internacional en pavimentos flexibles a partir del conocimiento de la condición superficial (fisuras, parches, ahuellamiento, hundimiento, exudación, peladuras y grietas de centro y borde). La construcción del modelo neuronal se hizo con ayuda del software Matlab, para su validación, el modelo neuronal fue usado para estimar los valores del Índice de Regularidad Internacional, tomando como datos de entrada una base diferente a la usada en la etapa de entrenamiento. Estos resultados fueron comparados con los valores de IRI que resultaron de mediciones con el perfilómetro láser. El coeficiente de correlación obtenido fue R=0.365513, el cual refleja una baja relación entre los valores y nos llevó a concluir que las Redes Neuronales Artificiales no tuvieron un buen comportamiento en esta vía específica.