Resumen
En este trabajo se ha utilizado redes neurales orientado a estudiar el problema de la predicción y Recurrencia sísmica en el Oriente de Venezuela. Para el objetivo propuesto se dispuso de una base de datos facilitada por FUNVISIS, consistentes de 2013 registros de la sismicidad ocurrida en la zona desde los años 1.923 al 2.000. De este catálogo de 80 años de información sísmica, fueron seleccionados los sismos de magnitudes MB mayores a 4.5. En el desarrollo del trabajo se probaron varios modelos de red basados en el modelo de Perceptrón Multicapa, con la finalidad de hacer frente a la particularidad de este tipo de información, consistente de eventos puntuales en el tiempo y espacio. Finalmente se logró entrenar una red neural que predice correctamente el 95 % de los eventos de la base de datos, y una vez entrenada satisfactoriamente, se extrapoló la sismicidad esperada para eventos de magnitud mayores a 4.5 para los próximos diez años en el área. Se predice eventos sísmicos importantes en la zona entre el cuarto trimestre del año 2003 y primer trimestre del 2004, hacia el oeste de la Península de Paria y un pronunciamiento fuerte de la red Neural para eventos de magnitudes, también mayores a 6 en el año 2008, además de otros picos de sismicidad de menor importancia en la zona. Se concluyó que la técnica resulta interesante y muy prometedora, al evaluar la consistencia de los predicados obtenidos con la data y la historia sísmica del Oriente de Venezuela. Adicionalmente se proponen recomendaciones para mejorar esta experiencia, orientado a promover una línea de investigación en esta especialidad.