Proposta de aplicação de aprendizado de máquina na previsão da resistência do concreto

dc.contributor.advisorFontes, Andrea dos Reis
dc.contributor.authorSouza, Josilon Campos
dc.coverage.spatialParipiranga-Bapt_BR
dc.date.accessioned2022-12-12T14:14:47Z
dc.date.available2022-12-12T14:14:47Z
dc.date.issued2022-12-10
dc.description.abstractO presente estudo buscou demonstrar a aplicabilidade prática de um algoritmo de aprendizado de máquina na previsão de resistência do concreto e colaboração dessa tecnologia na construção civil. Foram usados métodos de análise exploratória de dados através de um banco de dados com amostras de misturas de concreto e suas respectivas resistências. A construção do modelo de previsão se deu a partir do Google colaboratory, ambiente gratuito para construção do código do aprendizado de máquina. Os resultados demonstraram que o modelo construído consegue prever com alta precisão a resistência do concreto depois de determinado período de cura, além de determinar os pesos de cada componente para a mistura de concreto. Dessa forma concluiu-se que a tecnologia aplicada neste estudo tem grande impacto na construção civil na previsão da performance de um dos principais componentes dessa indústria.pt
dc.format.extent21 f.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/28127
dc.language.isoptpt_BR
dc.rightsAtribuição-NãoComercial-SemDerivados 3.0 Brasil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectAprendizado de Máquinapt_BR
dc.subjectConcretopt_BR
dc.subjectRandom Forest Regressionpt_BR
dc.subjectAnálise de Dadospt_BR
dc.titleProposta de aplicação de aprendizado de máquina na previsão da resistência do concretopt_BR
dc.title.alternativeProposal for applying machine learning to predict concrete strength.pt_BR
dc.typeArtigo Científicopt_BR
local.author.cursoEngenharia Civilpt_BR
local.author.unidadeParipiranga / AGESpt_BR
local.dateissued.semester2pt_BR
local.modalidade.estudoPresencialpt_BR
local.rights.policyAcesso abertopt_BR
local.subject.areaEngenhariaspt_BR
local.subject.areaanimaEngenhariaspt_BR

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