Estimación de la Vulnerabilidad Sísmica en Viviendas de Albañilería Confinada, Mediante Técnicas de Minería de Datos, en el Sector Pueblo Libre, Jaén – 2020

Descripción del Articulo

El objetivo de la investigación fue pronosticar la vulnerabilidad sísmica de las viviendas de albañilería confinada del sector Pueblo Libre-Jaén, empleando técnica de minería de datos. La matriz de datos fue obtenida a través de una ficha de recolección de información la cual contiene característica...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Palomino Ojeda, Jose Manuel, Rosario Bocanegra, Stefano
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/287
Enlace del recurso:http://repositorio.unj.edu.pe/handle/UNJ/287
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Aplicación informática
Prevención antisísmica
Vivienda
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.00
Descripción
Sumario:El objetivo de la investigación fue pronosticar la vulnerabilidad sísmica de las viviendas de albañilería confinada del sector Pueblo Libre-Jaén, empleando técnica de minería de datos. La matriz de datos fue obtenida a través de una ficha de recolección de información la cual contiene características de viviendas de albañilería confinada. La metodología empleada, fue Knowledge Discovery in Databases (KDD); la cual se desarrolló en diversas etapas, entre ellas la identificación de las variables que influyen en la vulnerabilidad sísmica, la eliminación de datos anómalos y duplicados utilizando las diferentes librerías de Phyton, la reducción de variables que nos permitió crear cinco modelos, y en la etapa de minería de datos se utilizó el software Weka 3.9.4 con cinco algoritmos de clasificación Decision Stump, Hoeffding Tree, J48, Logistic Model Trees (LMT) y Random Tree los cuales obtuvieron una confiabilidad superior al 82% en el pronóstico de la vulnerabilidad sísmica. Además, se generó un mapa de zonificación del sector, con los niveles de vulnerabilidad pronosticados, en el software ArcGIS utilizando la librería de ArcMap, representando las viviendas con vulnerabilidad baja y media.
Nota importante:
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