Redes Neuronales para Estimación de la Condición Funcional del Pavimento Flexible, Jirón Túpac Amaru, San Agustín de Cajas, 2021

Descripción del Articulo

La investigación tuvo como finalidad el uso de redes neuronales para la estimación de la condición funcional del pavimento flexible, el cual planteó como problema general ¿Cómo las redes neuronales contribuyen en la estimación de la condición funcional del pavimento flexible?, y determinar la contri...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Maita Borja, Dennis Memo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Peruana Los Andes
Repositorio:UPLA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upla.edu.pe:20.500.12848/4052
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12848/4052
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Redes neuronales
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description La investigación tuvo como finalidad el uso de redes neuronales para la estimación de la condición funcional del pavimento flexible, el cual planteó como problema general ¿Cómo las redes neuronales contribuyen en la estimación de la condición funcional del pavimento flexible?, y determinar la contribución de las redes neuronales en la estimación de la condición funcional del pavimento flexible nuestro objetivo principal; asimismo se vio como las redes neuronales contribuyen significativamente en la estimación de la condición funcional del pavimento flexible como hipótesis general. Respecto a la metodología es el método científico, el tipo de investigación fue aplicada, el nivel es descriptivo – explicativo, y el diseño es no experimental ya que no se manipulan las variables. La investigación se realizó en una muestra de 1,459.41 ml del Jr. Túpac Amaru, Distrito de San Agustín de Cajas; de una población de 9 ejes viales asfaltados de todo el sistema vial urbano. Se encontraron como resultados que las redes neuronales son viables y convenientes para su utilización, ya que se encontró un 86.76% de certeza en la predicción de datos en el área de predicción de los índices PCI; del mismo modo el error conjunto que presenta es del 7.69% y un asertividad de predicción del 92.31%, los cuales están dentro de los parámetros aceptados y superan a la estadística descriptiva e inferencial.
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La investigación se realizó en una muestra de 1,459.41 ml del Jr. Túpac Amaru, Distrito de San Agustín de Cajas; de una población de 9 ejes viales asfaltados de todo el sistema vial urbano. Se encontraron como resultados que las redes neuronales son viables y convenientes para su utilización, ya que se encontró un 86.76% de certeza en la predicción de datos en el área de predicción de los índices PCI; del mismo modo el error conjunto que presenta es del 7.69% y un asertividad de predicción del 92.31%, los cuales están dentro de los parámetros aceptados y superan a la estadística descriptiva e inferencial.application/pdfspaUniversidad Peruana Los AndesPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Universidad Peruana Los AndesRepositorio institucional - UPLAreponame:UPLA-Institucionalinstname:Universidad Peruana Los Andesinstacron:UPLARedes neuronalesalgoritmosdatosestimacióncondiciónpavimento flexiblejirónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01Redes Neuronales para Estimación de la Condición Funcional del Pavimento Flexible, Jirón Túpac Amaru, San Agustín de Cajas, 2021info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUIngeniero CivilUniversidad Peruana Los Andes. 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