Modelo ondulatorio local aplicando modelos matemáticos con redes neuronales artificiales, regresión lineal múltiple en la urbanización Totorani Puno

Abstract

La presente investigación titulada “Modelo ondulatorio local aplicando modelos matemáticos con redes neuronales artificiales, regresión lineal múltiple en la Urbanización Totorani Puno”, Distrito, Provincia y Departamento de Puno. El objetivo general fue, determinar el modelo geoidal local aplicando modelos matemáticos con redes neuronales artificiales, regresión lineal múltiple (GNSS/nivelación) y los objetivos específicos fueron: determinar la malla ondulatoria mediante los modelos matemáticos y comparar las aproximaciones ondulatorias obtenidas mediante los mismos con respecto a las altitudes conocidas respectivamente. El método utilizado para generar la malla ondulatoria es a través de las predicciones empleando coordenadas Este y Norte. El tratamiento estadístico de la presente investigación fue t Student, el resultado de la prueba estadística para la regresión lineal múltiple, se obtuvo un valor de t=-0.428, quedando menor al valor critico t_0.05=2.31, por lo que se acepta la hipótesis nula, de igual forma para las redes neuronales artificiales, se obtuvo un valor de t=-0.267, quedando menor al valor critico t_0.05=2.31, por lo que acepta la hipótesis nula. En conclusión, del análisis comparativo estadístico, concluye que el modelo matemático de regresión lineal múltiple es el más próximo a las alturas obtenidas por método GNNS/nivelación, que alcanza una precisión de 0.012m y las redes neuronales artificiales llega a una precisión de 0.020m.