Modelo de redes neuronales para la gestión de mantenimiento en vías urbanas

• Autor: Capcha Gavilan, Raul Marlom
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: URP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/9258
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14138/9258
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Calles -- Mantenimiento y reparación; Redes neuronales (Computación); Planificación estratégica; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.05

Este estudio tiene como objetivo general determinar el grado de mejoría en la gestión del mantenimiento de vías urbanas en la provincia de Chupaca mediante la implementación de un modelo de redes neuronales durante el período 2023-2024. La investigación se orienta de forma aplicada y adopta un método correlacional explicativo. El diseño es no experimental, transversal y mixto, permitiendo así la combinación de análisis cuantitativos y cualitativos. La población abarca toda la red vial de Chupaca, ubicada en la región de Junín, Perú, mientras que la muestra se define de forma no paramétrica y no probabilística, centrándose en la Avenida Héroes de Chupaca. La metodología empleada incluye el uso de un modelo de redes neuronales para predecir el deterioro y las necesidades de mantenimiento, evaluando su eficacia y precisión. Los resultados obtenidos indican que el modelo de redes neuronales es efectivo para optimizar la predicción de daños en la infraestructura vial y permite una planificación más precisa de las intervenciones de mantenimiento. Además, se observó una reducción en el tiempo necesario para la evaluación y una mejora en la asignación de recursos. Estos hallazgos destacan la viabilidad de aplicar redes neuronales para gestionar de forma más eficiente el mantenimiento vial en zonas urbanas, promoviendo así un mejor aprovechamiento de los recursos y una mayor durabilidad de la infraestructura