Determinación del mejor modelo de Machine Learning para la predicción del California Bearing Ratio de suelos en Abancay, 2024 - Tello-Sarmiento, Flor de Cantuta (2024)
El California Bearing Ratio (CBR) es un índice fundamental en la ingeniería geotécnica para evaluar la capacidad de soporte de los suelos, especialmente en el diseño y construcción de pavimentos y otras estructuras sobre terreno natural. Pero la determinación de este índice es una tarea costosa y laboriosa, por dicha razón en este estudio se propone la predicción del CBR mediante modelos de machine learning. Se desarrollaron 3 modelos de aprendizaje automático, redes neuronales profundas (DNN), árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte. El trabajo consistió en recolectar 310 registros con características del suelo, de los cuales 217 registros fueron considerados para el entrenamiento, 62 para la validación y 31 para las pruebas; los datos fueron recolectados en 3 laboratorios de mecánica de suelos de la ciudad de Abancay, provincia de Abancay en la región Apurímac de Perú, donde se obtuvieron las siguientes características físicas del suelo: el porcentaje de grava, porcentaje de finos, el óptimo contenido de humedad (OCH), límite líquido, límite plástico, índice de plasticidad, máxima densidad seca (MDS) y para la característica a predecir el valor del CBR al 100%. Los modelos fueron evaluados con el coeficiente de determinación (R²), el error absoluto medio (MAE), el error cuadrático medio (MSE) y la raíz del error cuadrático medio (RMSE). Los resultados muestran que el algoritmo o modelo de árboles de decisión es el más eficiente para predecir el CBR al 100% porque tiene el mejor coeficiente de determinación R² = 0.9307 y también los valores más bajos para el MSE = 9.199, MAE = 1.216 y RMSE = 3.033; estos valores son los mejores en relación con los encontrados para los modelos de redes neuronales profundas y el de máquina de vectores de soporte para regresión.