Interpretação de deslocamentos horizontais observados na barragem do Baixo Sabor com recurso a modelos de machine learning. Caracterização do efeito da frequência de medição na qualidade dos modelos

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.