Implementación del algoritmo K-Nearest Neighbors para la predicción de desprendimiento de taludes de mina a cielo abierto

Resumen

El propósito de este estudio fue analizar el uso del método K-Nearest Neighbors. para anticipar desprendimientos en taludes de minería superficial, mediante el uso de los parámetros de cada talud. El examen de los peligros de deslizamientos en pendientes en una mina a cielo abierto se puede describir como la evaluación del peligro de colapso de estas construcciones, siendo fundamental para asegurar la seguridad. Para lograr esto, es imperativo supervisar estas estructuras y evaluar todas las variables que podrían influir en su estabilidad. Se empleó un enfoque cuantitativo, realizando una evaluación del factor de seguridad estable (ST), medio estable (OF) e inestable (FSB), considerando la distancia de los K=11 vecinos más cercanos, las relaciones geomecánicas de los parámetros ayudo mucho en las predicciones de los taludes si tienen mayor estabilidad, con la implementación del algoritmo se obtuvieron resultados muy eficaces para la predicción de taludes, lo cual se muestran en una clasificación de precisión de 0.90, sensibilidad (recall) 0.90, F1-score 0.90 de estabilidad del talud (ST) y Accuracy (Exactitud): 83.33%. Finalmente, el método KNN es una alternativa confiable para evaluar las predicciones de condiciones estables de taludes en minería a cielo abierto, lo cual el valor k tiene una eficaz de predicción de 73.73%, ya que facilita la toma de decisiones técnicas y que contribuye en la reducción del riesgo de desprendimientos a partir de un análisis de las variables de talud.

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