Importancia de las redes neuronales artificiales en la ingeniería civil: una revisión sistemática de la literatura

Las redes neuronales artificiales (RNA) tienen un papel relevante en la actualidad, diversas áreas aplican esta técnica por las ventajas que presentan para resolver problemas complejos con muchas restricciones en comparación con los métodos tradicionales, que están quedando desfasados. Se conoce muy poco acerca de esta técnica y su aplicación en distintas ramas de la Ingeniería Civil. Por tal motivo, la presente investigación tiene por objetivo realizar una revisión sistemática de la literatura para identificar el uso de esta técnica y determinar los resultados de la aplicación de modelos de RNA en la ingeniería civil. Se incluyeron un total de 41 artículos científicos que se distribuyen de la siguiente forma: 6 en Scopus, 1 en ScienceDirect, 23 en ProQuest, 7 en Google Académico, 2 en Dialnet, 2 en SciELO. Se encontró que las RNA son utilizadas para predecir o pronosticar variables asociadas a los campos de estudio de la ingeniería civil, se hallaron 8 aplicaciones de RNA para propiedades del concreto, 11 para propiedades del suelo, 5 para análisis sísmico, 9 para hidráulica, 7 para valorización de inmuebles y 1 para diseño de puentes. Así mismo se encontró que el Perceptrón Multicapa es el modelo de RNA más utilizada, logrando en promedio un R2 de 0.99, lo que demuestra ventajas para resolver problemas con precisión, en tiempos más cortos, con datos faltantes en los conjuntos de datos, así como la reducción del factor de error.Artificial neural networks (ANN) have a relevant role nowadays; several areas apply this technique due to the advantages they have to solve complex problems with many constraints compared to traditional methods, which are becoming outdated. Very little is known about this technique and its application in different branches of Civil Engineering. For this reason, the present research aims to conduct a systematic review of the literature to identify the use of this technique and to determine the results of the application of ANN models in civil engineering. A total of 41 scientific articles were included, distributed as follows: 6 in Scopus, 1 in ScienceDirect, 23 in ProQuest, 7 in Google Scholar, 2 in DialNet, 2 in SciELO. It was found that ANNs are used to predict or forecast variables associated with the fields of study in civil engineering; 8 applications of ANN were found for concrete properties, 11 for soil properties, 5 for seismic analysis, 9 for hydraulics, 7 for real estate valuation and 1 for bridge design. Likewise, it was found that the multilayer Perceptron is the most used ANN model, achieving an average R2 of 0.99, which shows advantages to solve problems with precision, in shorter times, with missing data in the data sets, as well as the reduction of the error factor

Aplicación de la Descomposición Empírica en Modo a la Predicción del Mercado Bursátil con los Modelos de ARIMA-ARCH y Redes Neuronales Artificiales Evolutivas

Tesis de Maestría donde se propone un modelo de Ensembles de Redes Neuronales Artificiales para predecir series de tiempo financiaeras de MéxicoEl mercado bursátil es un sistema dinámico que se caracteriza por su complejidad, volatilidad, no estacionariedad, irregularidad, pero sobre todo por las repentinas y pronunciadas caídas en los precios. Dadas estas características, y con el fin de contrarrestar las fluctuaciones aparentemente aleatorias, la inherente no linealidad en los datos financieros, y puesto que en muchos de los enfoques tradicionales que abordan la predicción del mercado bursátil en periodos de crisis, estos por lo regular no son capaces de capturar de manera fiable los rasgos distintivos del fenómeno. En esta investigación, se propone como primer paso, descomponer a los indicadores que representan al mercado accionario de los Estados Unidos y México en periodos de crisis, mediante la herramienta llamada Descomposición Empírica en Modos (DEM) que se encarga de descomponer la serie original de los índices accionarios en un número finito de descomposiciones llamadas Funciones de Modo Intrínseco (FMIs) y un elemento residual. A continuación, cada una de las FMIs y el residuo, son pronosticadas individualmente, utilizando por un lado, un modelo paramétrico (Autorregresivo Integrado de Media Móvil-Modelo de Volatilidad Condicional Heterocedástico (ARIMA-ARCH)) y por otro lado, por un modelo no paramétrico Redes Neuronales Artificiales (RNAs), este último es configurado por medio de un algoritmo evolutivo llamado Selección de Características de Programación Evolutiva de Redes Neuronales Artificiales (FS- EPNet). Posteriormente, se adquiere la predicción del modelo paramétrico, mediante la suma de las predicciones resultantes de cada FMI y del residuo, de igual forma se realiza el mismo procedimiento para obtener la predicción final del modelo no paramétrico. Finalmente, las predicciones de los modelos paramétrico y no paramétrico son combinadas mediante un promedio ponderado, para producir una combinación de pronósticos, estas predicciones a su vez son comparadas. Los resultados empíricos obtenidos demuestran que los modelos que colaboraron en conjunción con la técnica de descomposición de señales DEM, tienen una predicción más precisa de la crisis bursátil, a diferencia de los modelos que confeccionaron su pronóstico de manera aislada.COMECyT, CONACy

A systematic mapping of water quality prediction using computational intelligence techniques

Dada la naturaleza renovable del agua, este recurso se ha tratado y gestionado tradicionalmente como si fuese ilimitado, sin embargo el incremento indiscriminado de su uso ha acarreado consigo un acelerado deterioro en su calidad; es así como la predicción de la calidad del agua desempeña un papel muy importante para muchos sectores socio-económicos que dependen del uso del preciado líquido. En este estudio se realiza un mapeo sistemático de la literatura concerniente a la predicción de la calidad del agua haciendo uso de técnicas de Inteligencia Computacional, incluyendo aquellas utilizadas para calibrar modelos predictivos en aras de mejorar su precisión. A partir de las preguntas de investigación formuladas en el mapeo sistemático es identificada una brecha orientada a la creación de un mecanismo adaptativo de predicción de calidad del agua que pueda ser aplicado en diferentes usos del agua sin que la precisión de las predicciones se vea afectada.Due to the renewable nature of water, this resource has been treated and managed as if it were unlimited; however, increase the indiscriminate use has brought with it a rapid deterioration in quality; so as predicting water quality has a very important role for many socio-economic sectors that depend on the use of the precious liquid. In this study, a systematic literature mapping was performed about water quality prediction using computational intelligence techniques, including those used to calibrate predictive models in order to improve accuracy. Based on research questions formulated in the systematic mapping, a gap is identified oriented to creation of an adaptive mechanism for predicting water quality that can be applied in different water uses without raised the accuracy of the predictions is affected

Predicciones de modelos econométricos y redes neuronales: el caso de la acción de SURAMINV

El objetivo del presente estudio radica en construir algunos modelos estadísticos, econométricos y de inteligencia artificial que permitan realizar predicciones sobre el comportamiento de mercado de la acción de SURAMINV (Suramericana de Inversiones S. A.). Se obtuvo evidencia a favor de la utilización de modelos econométricos y de inteligencia artificial construidos a partir de componentes principales, los cuales permiten lograr predicciones sobre el comportamiento diario de la acción de SURAMINV, contrastando la hipótesis de la teoría de eficiencia débil de mercado. El trabajo va más allá que otros desarrollados sobre el tema, en el sentido de que más que lograr un buen pronóstico in sample busca obtener resultados out of sample, controlando de esta manera la existencia de data snooping y, por tanto, suministrando información que puede ser aprovechada en estrategias de negociación

Redes neuronales para predicción de contaminación del aire en Carabayllo-Lima

En el presente trabajo se desarrolla un modelo de pronóstico capaz de predecir (con múltiples etapas adelantadas) el comportamiento de las variables de contaminación ambiental de material particulado PM2.5 mediante el uso de los datos de concentraciones de contaminantes de material particulado (PM2.5 y PM10) y químicos (CO, SO2, NO) producidos en la estación automatizada de calidad de aire de Carabayllo. El modelo ha sido entrenado, con datos reales de la estación automatizada de calidad de aire del distrito de Carabayllo en el intervalo de 2 años, sobre tres diferentes algoritmos de retropropagación y dos modelos de neuronas en una única capa oculta para hallar parámetros de un modelo óptimo de predicción. Experimentalmente se probaron 6 modelos de redes sobre un rango de número de neuronas. La red optimizada fue aplicada sobre un grupo de 72 datos de prueba obteniendo resultados del modelo con un error porcentual medio de -0.1089% lo cual indica un pronóstico preciso para el caso de estudio. Un aporte de esta investigación es la demostración de que el modelo basado en redes neuronales artificiales es capaz de pronosticar variables de contaminación ambiental de material particulado con buena precisión y en una forma sencilla. Asimismo, el modelo se puede adaptar tanto para pronosticar otros contaminantes del aire (químicos o material particulado) como para datos generados en otras estaciones automatizadas de calidad de aire

Predicción de Tendencias Poblacionales Académicas en Municipios Conurbados del Estado de México Utilizando Inteligencia Artificial

En la sociedad podemos encontrar muchísimos comportamientos en todas las cosas que miramos en nuestro alrededor, todo está en constante cambio o transformación, en constante traslado o movimiento, y todas esas actividades y dinámicas situaciones se pueden tratar de representar por medio de esquemas, esquemas que representen aquello que miramos en nuestra vida cotidiana, y resuman en una forma sencilla las cosas complejas de nuestro entorno. A todo esto, anterior se le denomina patrones de comportamiento resumidos o plasmados en modelos matemáticos. En esta Tesis se hace un estudio de la “Zona Metropolitana del Valle de México”. Actualmente, es un área que ha ido en continuo crecimiento y expandiéndose cada vez más a otros estados como ahora lo es Hidalgo. El enfoque principal del tema es ahora conocer el número de egresados de cada nivel educativo en los municipios conurbados del estado de México específicamente, de allí se tiene como objetivo estudiar que variables sociales, demográficas financieras, económicas y demás áreas, influyen en el número de egresados de cada nivel educativo, Pre-Primaria, Primaria, Secundaria, Preparatoria y Profesional o técnico, y poder obtener de ellas pronósticos para años subsecuentes a aquellos de los que tenemos información y así de alguna manera brindar herramientas que sean útiles en la toma actual de decisiones. La investigación pues se centra en el estudio estadístico de egresados y causas que afectan o influyen en el número de los mismos en los municipios conurbados del estado de México.CONACy

“Redes neuronales artificiales aplicada al estudio de perfiles de carga eléctrica en alimentadores primarios de una arquitectura de distribución”

The forecast of electrical demand is an important task in the management of electrical energy, since it allows forecasting the amount of energy that will be required in the near future. This is essential to plan the production and distribution of electrical energy, and to ensure that users' demand for energy is met. In this work, the use of artificial intelligence through the use of artificial neural networks was proposed for the development of a prediction model focused on the study of load profiles in electric power networks, using the Python software.El pronóstico de la demanda eléctrica es una tarea importante en la gestión de la energía eléctrica, ya que permite prever la cantidad de energía que se requerirá en un futuro cercano. Esto es esencial para planificar la producción y distribución de energía eléctrica, y para asegurar que se cumpla la demanda de energía de los usuarios. En este trabajo se propuso el uso de inteligencia artificial mediante el uso de redes neuronales artificiales para el desarrollo de un modelo de predicción enfocado en el estudio de perfiles de carga en redes de energía eléctrica, usando el software Python

State of the art of predicting Electrical Engineering variables based on artificial intelligence

Existe una gran cantidad de sistemas que se estudian y desarrollan en el campo de la Ingeniería Eléctrica en los que se realizan análisis que tienen como uno de sus fines principales la predicción de sus variables, tanto para procesos de planificación como de toma de decisiones. Con el advenimiento de la Inteligencia Artificial, se ha observado cómo distintas técnicas relacionadas con el aprendizaje automático y la optimización se han incorporado a estas tareas de predicción, con las cuales se obtienen generalmente mejores resultados en los valores estimados que aquellos generados a partir de técnicas más tradicionales. La presente investigación tiene como objetivo realizar una revisión de lo publicado sobre predicciones de variables en sistemas de Ingeniería Eléctrica en las bases de datos EBSCO, SciELO, RedAlyc, Springer Link, IEEE Xplorer, y Google Académico, a partir de una delimitación temporal y de palabras clave del área. A partir del análisis de la literatura se obtuvo la tendencia sobre el tema a partir de los años más productivos, áreas de impacto e idiomas más frecuentes. Se observó que los estudios desarrollados han crecido en años recientes, y que las áreas de mayor impacto, de acuerdo con el número de publicaciones y de citas son la predicción del consumo y producción de energía eléctrica, y las variables relacionadas con energías renovables.In many systems that are studied and developed in the field of Electrical Engineering, analyzes are carried out that have as one of their main purposes the prediction of their variables, both for planning and decision-making processes. With the advent of Artificial Intelligence, it has been observed how different techniques related to machine learning and optimization have been incorporated into these prediction tasks. Those new techniques generally obtained better results in the estimation of values than those generated from more traditional techniques. The objective of this research is to review what has been published on predictions of variables in Electrical Engineering systems in the databases EBSCO, SciELO, RedAlyc, Springer Link, IEEE Xplorer, and Google Scholar, given specific temporal and keyworks delimitations for the area. From the analysis of the literature, the trend on the subject was obtained from the most productive years, areas of impact, and most frequent languages. It was observed that the studies developed have grown in recent years and that the areas of greatest impact, according to the number of publications and citations, are the prediction of electricity consumption and production, and the variables related to renewable energy.UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Eléctric

Implementación de un modelo de predicción de la demanda eléctrica mediante redes neuronales artificiales

The objective of this research is to implement a prediction model of electrical demand through artificial neural networks developed by a computational tool with the MATLAB program, using real data of electrical demand based on the power of feeder C of Substation 37 Santa Rosa belonging to to the neighborhood of San José de Cutuglahua. Carrying out a type of descriptive, diagnostic and applied research, with a bibliographic, inductive - deductive method, and the application of techniques and instruments such as observation, simulation and programming. Within the programming part, the program has a graphical interface (APP DESIGNER) that consists of three modules for its operation: Electricity Demand, Properties of the neural network and Predictions, with particular characteristics that allowed the correct operation, as well as a screen graph that allows you to see the days required; Within this program, MATLAB neural network libraries were implemented, for time series predictions, the NARNET network was used, using the Levenberg-Marquart training algorithm through 5 neurons with 70% of the data entered, 15% of data for validation and 15% of test data, obtaining a percentage error of 4.06%, concluding that the demand forecast is optimal and reliable..La presente investigación tiene como objetivo implementar un modelo de predicción de la demanda eléctrica mediante redes neuronales artificiales desarrollado por una herramienta computacional con el programa MATLAB, utilizando datos reales de demanda eléctrica en función de la potencia del alimentador C de la Subestación 37 Santa Rosa pertenecientes al barrio de San José de Cutuglahua. Realizando un tipo de investigación descriptiva, diagnóstica y aplicada, con un método bibliográfico, inductivo – deductivo, y la aplicación de técnicas e instrumentos como la observación, simulación y programación. Dentro de la parte de programación el programa cuenta con una interfaz gráfica (APP DESIGNER) que consta de tres módulos para su funcionamiento : Demanda Eléctrica, Propiedades de la red neuronal y Predicciones, con características particulares que permitieron el correcto funcionamiento, así como una pantalla gráfica que permite ver los días requeridos; dentro de este programa se implementó librerías de redes neuronales de MATLAB, para las predicciones de series de tiempo se contó con la red NARNET, utilizando para el algoritmo de entrenamiento levenberg-marquart mediante 5 neuronas con 70 % de los datos ingresados, 15 % de los datos para la validación y 15% de datos de prueba, obteniendo un error porcentual de 4.06%, concluyendo que el pronóstico de la demanda es óptimo y confiable