Evaluación de vulnerabilidad sísmica de la malla vial en Bucaramanga aplicando modelos de aprendizaje automático.

Abstract

La actividad sísmica es un fenómeno natural que hasta el día de hoy no se conoce el momento exacto en el que va a ocurrir ni la intensidad con la que se presentara ya que aún no se cuenta con las herramientas suficientes para predecir un fenómeno como estos, es por esto que ante una eventualidad como estas en la mayoría de casos no se cuenta con la preparación necesaria para atender dicha emergencia y aunque las entidades nacionales, se han tomado la tarea de mitigar los efectos que ocasionan, estos casi nunca son suficientes y se centran más en el post-desastre y no en el pre-desastre, olvidando la importancia de realizar una evaluación de vulnerabilidad sísmica de elementos importantes para la atención de desastres como lo son las edificaciones, redes viales, líneas de vida, entre otras. Pocos estudios se han enfocado en la evaluación de vulnerabilidad de las redes viales olvidando que esta línea de investigación de gran importancia en la intervención rápida y esfuerzos de recuperación. Debido a lo anterior se planteó el diseño de modelos de aprendizaje automático para evaluación de la malla vial de Bucaramanga que ayude a la identificación de la vulnerabilidad en tramos viales ante una eventualidad sísmica. Estos modelos fueron desarrollados a partir de la experiencia y conocimiento de un experto. Para tal objetivo se comparó el algoritmo de aprendizaje supervisado K-vecinos próximos (K-NN) con un algoritmo ensamblado (BOOSTING). Donde se seleccionó el modelo que presentó mejor error en un conjunto de prueba, en este caso el método de Ensamblado (BO0STING) fue el que obtuvo el mejor error cuadrático medio (RMSE).