Evaluación de la estabilidad de taludes en presas de tierra empleando Redes Neuronales Artificiales

  • Isaida Flores Berenguer Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría” (CUJAE)
  • Jenny García Tristá Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría” (CUJAE).
  • Yoermes Glez Haramboure Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría” (CUJAE).
Palabras clave: estabilidad de taludes, funciones de activación, funciones de entrenamiento, inteligencia artificial, Redes Neuronales Artificiales

Resumen

Se propone el análisis de la estabilidad de taludes en presas de tierra en Cuba, empleando Redes Neuronales Artificiales. Actualmente, no hay precedentes en el país de este tipo de estudios. Por tanto, se evalúan los modelos de la caja de herramientas de redes neuronales de MATLAB® fijando como punto de partida una red perceptrón multicapa con algoritmo de retropropagación, con dos capas ocultas, combinando las funciones de entrenamiento y de activación disponibles. Se analiza una presa de tierra conformada por cuatro suelos parcialmente saturados en la cortina, en estado de operación y final de la construcción. Se obtuvo un coeficiente R2 de 0,99998 para la función de Regularización Bayesiana considerando la función tangente hiperbólica en la primera capa y lineal pura en la segunda capa. Se propone a futuro ampliar el uso del método evaluando diversas variables que afectan la estabilidad de taludes en presas bajo múltiples condiciones de carga.

 

 

Biografía del autor/a

Isaida Flores Berenguer, Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría” (CUJAE)
Ingeniera Civil. Máster en Ingeniería Civil. Centro de Estudio de Construcciones y Arquitectura Tropical (CECAT), Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría” (CUJAE).
Jenny García Tristá, Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría” (CUJAE).
Ingeniera Civil. Doctora en Ciencias Técnicas. Centro de Estudio de Construcciones y Arquitectura Tropical (CECAT), Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría” (CUJAE).
Yoermes Glez Haramboure, Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría” (CUJAE).

Ingeniero Hidráulico. Doctor en Ciencias Técnicas. Centro de Investigaciones Hidráulicas (CIH), Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría” (CUJAE).

Citas

Aldabas, E. (2002). Introducción al reconocimiento de patrones mediante redes neuronales. Conferencias de ingeniería electrónica (pp. 1–3).

Beiranvand, B., Mohammadzadeh, A., & Komasi, M. (2019). Effect of different parameters of heterogeneous dams on safety factor using the neural network . Case study : Marvak dam. Nexo Revista Científica, 32(2), 126–138. doi:10.5377/nexo.v32i02.9263

Chafla, E. X. (2019). Análisis del rendimiento de algoritmos de entrenamiento de Redes Neuronales Artificiales aplicadas al modelamiento dinámico de represas hidroeléctricas, mediante el error de predicción del nivel de embalse de agua. Tesis de Maestría. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo.

Costa, C. (2016). Predicción de la estabilidad de presas heterogéneas mediante redes neuronales artificiales. Tesis de Maestría. Universidad Politécnica de Madrid.

Ermini, L., Catani, F., & Casagli, N. (2005). Artificial Neural Networks applied to landslide susceptibility assessment. Geomorphology, 66(3-4), 327–343. doi:http://doi.org/10.1016/j.geomorph.2004.09.025

Flores, I., Castro, I., Tristá, J. G., & Haramboure, Y. G. (2019). Influencia de la permeabilidad del suelo no saturado en los taludes de presas de tierra. Ingeniería Hidráulica y Ambiental, XL(3), 86–100.

Flores, I., Tristá, J. G., & Haramboure, Y. G. (2020). Estabilidad de taludes durante un desembalse rápido en presas de tierra con suelos parcialmente saturados. Ingeniería y Desarrollo, 38(1), 19.

Fredlund, D. G., & Rahardjo, H. (1993). Soil Mechanics for Unsaturated Soils (p. 567). New York: John Wiley & Sons.

Gomes, G. (2016). Modelo de predicción de aportaciones mensuales urilizando Redes neuronales Artificiales. Aplicación a la cuenca dek río Amambaí (Brasil). Tesis de Maestría. Universidad Politécnica de Valencia.

González Salcedo, L. O., Gotay Sardiñas, J., Roodschild, M., Will, A. L., & Rodríguez, S. (2017). Optimización en la elaboración de redes neuronales artificiales adaptativas usando una metodología de algoritmo de poda. Ingenio Magno, 8(1), 44–56.

Llano, L., Hoyos, A., Arias, F., & Velásquez, J. (2007). Comparación del desempeño de funciones de activación en Redes Feedforward para aproximar funciones de datos con y sin ruido. Avances en Sistemas e Informática, 4(2), 10.

Londoño, J. P., Cifuentes, P. A., & De Felipe, J. J. (2007). Modelización de problemas ambientales en entornos urbanos utilizando sistemas de información geográfica y métodos multivariantes. Revista Internacional de Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo, (2), 21–51.

Montenegro, D. D., Pérez, M. A., & Vargas, V. (2019). Using Artificial Neural Networks to predict monthly precipitation for the Cali river basin, Colombia. DYNA, 86(211), 122–130.

doi:http://doi.org/10.15446/dyna.v86n211.76079

Montoya, E. (2013). Modelo de alerta de escorregamentos deflagrados por chuvas usando redes neurais artificiais. Tesis de Mestría. Universidad de Brasilia.

Montoya, E. (2018). Metodología para la aplicación de Redes Neuronales Artificales para sistemas de alerta de deslizamientos provocados por lluvias en regiones montañosas. Tesis de Doctorado. Universidad de Brasilia.

Neaupane, K. M., & Piantanakulchai, M. (2006). Analytic network process model for landslide hazard zonation. Engineering Geology, 85(3-4), 281–294. doi:http://doi.org/10.1016/j.enggeo.2006.02.003

Ni, S. H., Lu, P. C., & Juang, C. H. (1996). A fuzzy neural network approach to evaluation of slope failure potential. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 11(1), 59–66.

doi:http://doi.org/10.1016/0148-9062(96)81903-6

Pano, A. D. (2015). Realización FPGA de una Red Neuronal Artificial para Reproducir Comportamiento Caótico. Tesis de Maestría. Instituto Nacional de Astrofísica, óptica y electrónica.

Pradhan, B., & Lee, S. (2009). Landslide risk analysis using artificial neural network model focussing on different training sites. International Journal of Physical Sciences, 4(1), 1–15. doi:http://www.academicjournals.org/IJPS

Pradhan, B., & Lee, S. (2010). Regional landslide susceptibility analysis using back-propagation neural network model at Cameron Highland, Malaysia. Landslides, 7(1), 13–30. doi:http://doi.org/10.1007/s10346-009-0183- 2

Santillán, D., Fraile-Ardanuy, J., & Toledo, M. Á. (2014). Predicción de lecturas de aforos de filtraciones de presas bóveda mediante redes neuronales artificiales. Tecnología y Ciencias del Agua, V(3), 81–96.

Yesilnacar, E., & Topal, T. (2005). Landslide susceptibility mapping: A comparison of logistic regression and neural networks methods in a medium scale study, Hendek region (Turkey). Engineering Geology, 79(3-4), 251–266. doi:http://doi.org/10.1016/j.enggeo.2005.02.002

Publicado
2021-01-11
Cómo citar
Flores Berenguer, I., García Tristá, J., & Glez Haramboure, Y. (2021). Evaluación de la estabilidad de taludes en presas de tierra empleando Redes Neuronales Artificiales . Revista De La Universidad Del Zulia, 12(32), 261-283. https://doi.org/10.46925//rdluz.32.17