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1. CAPITULO I
DATOS GENERALES
TITULO DEL PROYECTO
APLICACIÓN DE REDES NEURONALES EN LA EVALUACIÓN DE LOS IMPACTOS AMBIENTALES EN
REMOCIONES DE SUELO EN LA CONSTRUCCION DE LA CARRETERA DE NINACACA – HUACHON – 2019
TESISTA
CABELLO ZELAYA, Emerson Samuel
DURACION DEL PROYECTO
Dicho proyecto tiene una duración de 180 días (6 meses)
Fecha de inicio: 01 de mayo de 2019
Fecha de culminación: 01 de octubre de 2019

2. CAPITULO II
PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
1. IDENTIFICACIÓN Y PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Con respecto a los impactos generados por las carreteras, desde una perspectiva biológica, disminuyen la
diversidad de especies que, en función de sus características únicas, son vulnerables a los cambios
ambientales asociados a las vías y claros lineales, y desde una perspectiva socioeconómica las vías facilitan la
colonización del bosque y la expansión de caminos ilegales .
Además del impacto inmediato de la construcción de una carretera dentro o cerca de áreas forestales, las vías
son elementos permanentes del paisaje que facilitan mayor accesibilidad a los bosques. Incluso cuando las
vías no influyen directamente en la deforestación, representan un determinante a largo plazo de la conversión
de bosques a usos alternativos, especialmente en paisajes con una larga historia de ocupación humana.

3. 2.2. DELIMITACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN
 •Delimitación espacial: El proyecto de Tesis se desarrollará en el distrito de
Huachon y distrito de Ninacaca en la provincia de Pasco
 •Delimitación temporal: El estudio se ejecutará por 6 meses, siendo el inicio
del estudio en mayo del 2019 y terminará en octubre del 2019, influido por el
tipo de diseño no experimental, como una investigación cuantitativo y
cualitativo.
 •Delimitación cuantitativa: Elaboración de tesis en el 2019

4. 2.3. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
2.3.1. PROBLEMA GENERAL
¿De qué manera la aplicación de las Redes Neuronales influirá en la evaluación de los impactos
ambientales en remociones de suelo en la construcción de carretera de Ninacaca – Huachon – 2019?
2.3.2. PROBLEMA ESPECIFICOS
¿Cuáles serán los principales determinantes ambientales en la remoción de suelos en construcciones de
carreteras a partir de un modelo de regresión lineal?
¿Qué factores de impacto ambiental intervendrán en las remociones de suelos en construcción de
carreteras?
¿Cómo la biodiversidad de especies vivos reaccionara en las remociones de los suelos en la construcción
de una carretera?

5. 2.4. FORMULACIÓN DE OBJETIVOS
2.4.1. OBJETIVO GENERAL
Modelar a partir de Redes Neuronales la evaluación de los impactos ambientales en
remociones de suelo en la construcción de carretera de Ninacaca – Huachon – 2019.
2.4.2. OBJETIVO ESPECIFICOS
 Identificar los principales determinantes ambientales en remociones de suelos en
construcciones de carreteras a partir de un modelo de regresión lineal.
 Determinar los factores de impacto ambiental que intervendrá en las remociones de suelos en
construcciones de carreteras.
 Analizar la biodiversidad de especies vivos en las remociones de los suelos en la construcción
de una carretera la deforestación en la construcción de una carretera.

6. JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN
Como ya ha comenzado a plantearse en la introducción de esta investigación, el
inadecuado control de los impactos ambientales es un problema de dimensiones mundiales
con consecuencias previsibles en cuanto al deterioro ambiental y el bienestar humano. Los
países desarrollados ya han empezado a probar alternativas para controlarlo y los siguen en
sus iniciativas los de menor desarrollo.
La problemática en cuanto al impacto ambiental en las remociones de suelos en las
construcciones de carreteras se ha agudizado en los últimos años debido al acelerado
crecimiento demográfico, lo que se traduce como un incremento en el desarrollo de
carreteras, que además hay grandes movimientos de masas de suelo por dicha construcción
de las carreteras. Aunque en algunas regiones es difícil asignar una causalidad directa, en
áreas remotas se podrían evaluar cambios en el paisaje causados por la construcción de
una vía.

7. 2.6. LIMITACIONES DE LA INVESTIGACIÓN
• Económicas: Presupuesto insuficiente para la investigación a mayor
escala.
• Bibliográficas: No se encuentra mucha información respecto a la
variable independiente, redes neuronales
• Laborales: No disponibilidad de mucho tiempo para la investigación a
mayor escala.
• Metodología: Carencia del manejo de métodos de investigación.

8. CAPIYULO III
MARCO TEORICO
3.1. ANTECEDENTES DE ESTUDIO
3.1.1. A NIVEL INTERNACIONAL
(PARODI, M, HERRERA, L, & MATAR, M, 2014), en su tesis doctoral intitulada
“REDES NEURONALES ARTIFICIALES APLICADAS AL ANÁLISIS DE DATOS EN
INGENIERÍA AMBIENTAL E IMPACTO AMBIENTAL”, presentado para optar el título
profesional de doctor en medio ambiente, llega a una de las conclusiones que: en
el actual marco de intervención del Ser Humano sobre su entorno natural, el
cuidado del medioambiente del cual el Hombre forma parte es uno de los
mayores compromisos y desafíos, que implica remediar los daños ya producidos y
prever anticipadamente las consecuencias de sus acciones. Para ello necesita de
dos herramientas fundamentales.

9. . BASES TEÓRICAS – CIENTÍFICAS
Redes Neuronales Artificiales
(GENARO GARCIA, 2014). Las redes neuronales artificiales son
un paradigma de aprendizaje y procesado automático cuyo fin
último es emular el cerebro humano, o al menos algunas de sus
funciones, como el aprendizaje. Las RNA están compuestas de un
grupo interconectado de neuronas artificiales o procesadores
elementales (PE), donde las conexiones tienen peso cuya
modificación representa el aprendizaje de la red. Éstas
proporcionan una respuesta única o salida a partir de un conjunto
de entradas desde el exterior o desde otras neuronas.

10. Figura 1. Estructura de una red neuronal feedforward
La arquitectura o topología de una red consiste en
la organización y disposición de las neuronas y sus
conexiones en la red. Dependiendo de la topología
o estructura de la red, las RNA pueden tener
diferentes características tales como tener (o no)
diferentes capas (de entrada, ocultas y de salida),
tener propagación hacia adelante o hacia atrás, o
usar diferentes funciones para evaluar el
rendimiento de la red.