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Predicción de la ubicación óptima de un edificio con redes neuronales artificiales de autoaprendizaje

By Shakeela Shaikh

Predicción de la ubicación óptima de un edificio con redes neuronales artificiales de autoaprendizaje

By Shakeela Shaikh

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Description
La rápida urbanización y los diseños complejos impulsan al sector de la construcción a adoptar IA y ML para obtener soluciones más rápidas, seguras y rentables. En este libro de investigación, se utilizaron informes de investigación del suelo para definir parámetros específicos del emplazamiento y se analizaron 10 casos distintos de edificios utilizando software de análisis de edificios, cada uno con una rigidez de resorte (K) individual. Se desarrolló un enfoque ML basado en Python para predecir las configuraciones estructurales óptimas de varios pisos centrándose en la fuerza axial de la columna. El código AI-ML, que consta de dos etapas, identifica las entradas, genera gráficos utilizando Matplotlib v3.10.3 y compara los valores predichos frente a los reales para evaluar el MSE y R². En el preprocesamiento de los datos se utilizaron Pandas v2.0.3 y NumPy v1.26.4, mientras que los modelos de regresión lineal y RNA (TensorFlow v2.16.1, sklearn v1.3.0) se entrenaron con una proporción de 80:20. La RNA alcanzó un MSE de 0,5 puntos porcentuales en el modelo de regresión lineal. La RNA alcanzó un MSE de 0 y un R² de 1, lo que marca una precisión y eficiencia superiores para la optimización del diseño estructural.
Product details
Binding:
Paperback
Number of Pages:
92
Release Date:
2026-02-02
Publication Date:
2026-02-02
Publisher:
Ediciones Nuestro Conocimiento
Languages:
Original: Spanish
ISBN10:
6209515967
ISBN13:
9786209515965
Weight:
155 g
Height:
150 cm
Width:
220 cm
Thickness:
6 cm
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