USO DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA PREDECIR SI UNA FUNDACIÓN CUADRADA AISLADA PROPUESTA CUMPLE CON EL ESTÁNDAR ACI 318-11

Autores/as

Palabras clave:

aprendizaje automático, predicción del diseño estructural, árbol de decisión J48, Naive Bayes, AdaBoostM1

Resumen

Cuando un ingeniero civil diseña un proyecto, se generan y registra múltiple información en documentos físicos o digitales. En el pasado, la mayor parte de esta información se escribía en papel y esta se extraviaba o degradaba con el tiempo, lo que provocaba la pérdida de datos. Actualmente la mayor parte de la información se registra digitalmente en ordenadores, a través de documentos txt, pdf, CSV, bases de datos SQL, imágenes, capturas de sonido, etc. Todos estos datos se acumulan generalmente de forma desordenada y sin un uso específico. ¿Se podría utilizar toda esta información? Mediante el aprendizaje automático y la creación de una base de datos adecuada, la información recopilada por diseños anteriores puede utilizarse para realizar predicciones que nos permitan conocer algún atributo de interés, por ejemplo, si un diseño es adecuado en relación con el estándar ACI 318-11. En este artículo, se utilizó el software WEKA para entrenar y probar modelos con algoritmos como J48, Naive Bayes, Logistic y AdaBoostM1. Se seleccionó el mejor modelo y posteriormente se realizaron predicciones con datos externos al conjunto de datos de entrenamiento.

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Publicado

2022-07-19

Cómo citar

Montúfar Chiriboga, G. (2022) «USO DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA PREDECIR SI UNA FUNDACIÓN CUADRADA AISLADA PROPUESTA CUMPLE CON EL ESTÁNDAR ACI 318-11», REICIT, 2(1), pp. 191–208. Disponible en: https://revistas.up.ac.pa/index.php/REICIT/article/view/3064 (Accedido: 26 noviembre 2022).