Determinación del mejor modelo de Machine Learning para la predicción del California Bearing Ratio de suelos en Abancay, 2024
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Date
2026-01-08
Authors
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Publisher
Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurimac
Abstract
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.
Description
Keywords
CBR, Machine learning, Árboles de decisión, Red neuronal, Regresión lineal múltiple
