Uso de Máquina de Soporte Vectorial para Predicción de Resistencia a la Compresión de Concreto

• Autor: Cruz Huacac, Raul Donato
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/9092
• Enlace del recurso: http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/9092
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Regresión vectorial de soporte; selección de hiperparámetros; búsqueda de cuadrícula; curva de aprendizaje; máquina de aprendizaje; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02

El enfoque mas común que se utilizó para una tarea de predicción de resistencia a la compresión de concreto es el análisis de regresión múltiple. Sin embargo, hay una gran cantidad de factores que determina la resistencia y que dificulta esta tarea. El enfoque de regresión estándar no es muy adecuado para datos de alta dimensión conocido como Rd y además, cuando los datos de entrada son de tipo no lineal. Una técnica moderna de minería de datos donde la dimensión de entrada es independiente. Por el cual, que en este proyecto de investigación, se aplicó el uso de Máquina de Soporte Vectorial para resolver este problema potencial y además que es uno de los exponentes principales en la aplicación de optimización matemática para aprendizaje supervisado. La precisión del pronóstico se hizo la comparación con el modelo de regresión estadístico. En particular, se desarrolla un enfoque totalmente automático para ajustar y aplicar SVR1. Todo el experimento con el enfoque de aprendizaje automático se basa en datos del mundo real y para esta investigación se aplicó específicamente en el campo de ingeniería civil.