Predicción de la magnitud de sismos a través de redes neuronales artificiales para edificaciones de concreto armado, San Martín 2025

• Autores: Delgado Alvis, Fernando Manuel, Sangama Cachique, Sergio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/176245
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/176245
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Desastre natural; Terremoto; Seguridad; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

La investigación se basó a la predicción de la magnitud de sismos a través de redes neuronales artificiales para las edificaciones de concreto armado, San Martín 2025, precisando el Objetivo de desarrollo sostenible (ODS) 11: Cuidades y comunidades sostenibles, específicamente con la meta 11.5; Reducir significativamente el número de muertes causadas por desastres, incluidos los terremotos. Por ello el objetivo de estudio fue, Evaluar la magnitud de sismos a través de las redes neuronales artificiales, San Martin 2025. Con un tipo de investigación aplicada, la población en estudio estuvo conformada por los datos de eventos sísmicos proporcionados por el RapidMiner teniendo una base de datos de 10,000 registros y una red de MLP de 3 capas ocultas El valor del error cuadrático medio que obtuvimos es 0.963 y una correlación de 0.6. las variables objetivo se encuentran en un rango acotado entre 0.285 y 0.725, asimismo en el nodo 1 tenemos el tiempo de 1.187, profundidad de 0.310 y la inclinación de -3.162 con una base de datos al 100% (10000 datos), datos de entrenamiento del 75% (7500) y test de validación de 25% (2500). El trabajo de investigación es viable en magnitudes sísmicas.