Estimación del Índice de Regularidad Internacional en Pavimentos Flexibles Usando Redes Neuronales Artificiales
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Fecha
2018-09-18
Autores
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Editor
Universidad Nacional de Huancavelica
Resumen
En las últimas décadas se ha demostrado que una inadecuada gestión de conservación
de la infraestructura vial puede ocasionar gastos onerosos a una nación;
reduciendo el tiempo de vida útil de las vías, incrementando los costos por operación
vehicular e incrementando también el tiempo de traslado de los usuarios. Es por esta
razón que es muy importante innovar y contar con herramientas económicas para
gestionar adecuadamente nuestras redes viales y contrarrestar posibles restricciones
presupuestales. En esta investigación se pretendió construir un modelo basado en
Redes Neuronales Artificiales que permita estimar el valor del Índice de Regularidad
Internacional en pavimentos flexibles a partir del conocimiento de la condición
superficial (fisuras, parches, ahuellamiento, hundimiento, exudación, peladuras y grietas
de centro y borde). La construcción del modelo neuronal se hizo con ayuda
del software Matlab, para su validación, el modelo neuronal fue usado para estimar
los valores del Índice de Regularidad Internacional, tomando como datos de entrada
una base diferente a la usada en la etapa de entrenamiento. Estos resultados fueron
comparados con los valores de IRI que resultaron de mediciones con el perfilómetro
láser. El coeficiente de correlación obtenido fue R=0.365513, el cual refleja una baja
relación entre los valores y nos llevó a concluir que las Redes Neuronales Artificiales
no tuvieron un buen comportamiento en esta vía específica.
Descripción
Palabras clave
Índice de Regularidad Internacional, Índice de Rugosidad Internacional, IRI, pavimento, pavimento flexible, redes neuronales, redes neuronales artificiales. v