Abstract:
Tirando partido das medições do sistema de observação de uma barragem de betão, registadas automaticamente com frequência horária, é possível realizar-se um estudo para avaliar o efeito da frequência de medição na qualidade dos modelos de Machine Learning utilizados para a previsão expedita do comportamento observado em barragens de betão. Para tal, foram criados subconjuntos desses valores com diferentes frequências, como diárias, semanais ou quinzenais, com o intuito de simular cenários de frequência dos registos de dados de monitorização. Neste trabalho apresenta-se uma avaliação do efeito da frequência das medições do deslocamento horizontal medido numa base de fio de prumo no desempenho de modelos de Machine Learning, nomeadamente de regressão linear múltipla e de redes neuronais artificiais do tipo Perceptrão Multicamada.