(untitled) (Journal of Advanced Mining Modeling, 2026)
La seguridad y estabilidad de los sistemas de soporte y revestimiento constituyen un aspecto crítico en los proyectos de ingeniería minera, debido a las altas exigencias estructurales impuestas por las condiciones operativas, especialmente en minería subterránea. El objetivo principal de este estudio fue evaluar la capacidad de modelos de regresión lineal múltiple (OLS) para predecir la resistencia a la compresión del hormigón, analizando el efecto de diferentes técnicas de preprocesamiento de datos sobre su desempeño predictivo. La metodología adoptó un enfoque cuantitativo y se basó en el análisis de un conjunto de datos experimentales compuesto por más de 1000 mezclas de hormigón, considerando variables asociadas a la dosificación de los materiales y a la edad de curado. Se desarrollaron y compararon tres configuraciones de modelado: predictores sin transformación, predictores estandarizados y predictores transformados mediante la función log(x+1). El desempeño de los modelos se evaluó utilizando el Error Cuadrático Medio (MSE) y el coeficiente de determinación R². Los resultados obtenidos muestran que los modelos construidos con datos originales y estandarizados presentaron un comportamiento similar, con valores de R² cercanos a 0.351 en el conjunto de prueba. En contraste, la transformación logarítmica permitió reducir el MSE de prueba a aproximadamente 55 MPa² e incrementar el R² hasta valores próximos a 0.750, evidenciando una mejora sustancial en la precisión y capacidad de generalización del modelo. El alcance de estos resultados se orienta al uso del modelo como una herramienta predictiva de apoyo de control de calidad del hormigón en aplicaciones mineras. En conclusión, la regresión lineal múltiple combinada con un preprocesamiento adecuado mediante transformación logarítmica constituye una alternativa eficiente y confiable para la estimación de la resistencia a la compresión del hormigón, manteniendo una interpretación clara de los resultados y aportando soporte practico para la toma de decisiones técnicas en minería. Referencias [1]. Yeh, I.C. (1998). Modeling of strength of high-performance concrete using artificial neural networks. Cement and Concrete Research, 28(12), 1797–1808. DOI: https://doi.org/10.1016/S0008-8846(98)00165-3 [2]. Yeh, I.C. (2007). Modeling concrete strength with augment-neuron networks. Cement and Concrete Research, 37(7), 1063–1070. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cemconres.2007.03.013 [3]. Asteris, P.G.; Mokos, V.G. (2020). Concrete compressive strength prediction using machine learning techniques. Neural Computing and Applications, 32, 15807–15828. DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-019-04663-2 [4]. 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