Análise Comparativa da Estimativa do Indice de Compressão de Argilas Por Redes Neurais Artificiais e Correlações Empíricas

Nome: Amandio Gonçalves de Oliveira Filho
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 01/11/2019
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Kátia Vanessa Bicalho Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Antonio Manoel Ferreira Frasson Examinador Externo
Celso Romanel Examinador Externo
Elcio Cassimiro Alves Examinador Interno
Kátia Vanessa Bicalho Orientador
Wilian Hiroshi Hisatugú Coorientador

Resumo: O índice de compressão, CC e a taxa de compressão CR são utilizados para calcular o recalque de adensamento de solos moles quando solicitados por carregamentos externos. Diversas correlações empíricas têm sido publicadas na literatura para prever os valores de CC e CR para diferentes solos moles em função de suas propriedades índices. A multiplicidade de correlações e resultados indicam que é necessário critério de seleção e uso das mesmas. Esta pesquisa investiga uma base de dados de 2.022 amostras de solos moles de diferentes sítios geológicos no Brasil e em outros países. É objetivo deste estudo avaliar a capacidade de previsão do índice de compressão e da taxa de compressão através de correlações empíricas previamente publicadas na literatura e por correlações empíricas de ajustes propostas nesta pesquisa, em comparação ao uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs). As redes neurais artificiais são treinadas com o algoritmo Levenberg-Marquardt, com uma ou duas camadas escondidas operando as funções de ativação do tipo sigmóide e uma camada de saída, ativada por uma função linear. As redes são treinadas em grupos diferentes, primeiro com todas as amostras de solos da base, e em seguida, apenas com as amostras de solos do litoral brasileiro, para assim avaliar a capacidade de generalização das RNAs. O desempenho das previsões é avaliado através de técnicas estatísticas que incluem: (i) a raiz do erro quadrático médio – root mean squared error (RMSE), (ii) o coeficiente de determinação (R²), (iii) a variação do índice de compressão medido e estimado (K), (iv) índice de classificação – ranking index (RI) e (v) índice de distância – ranking distance (RD). Os resultados preliminares indicam que as RNAs têm potencial de aplicação como alternativa às correlações empíricas na previsão de CC e CR para solos moles do litoral brasileiro e também para outros países.

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