Identificação do estado de condição de taludes em rocha através da aplicação de ferramentas estatísticas avançadas

Abstract

Neste trabalho é analisada a adequabilidade da utilização de ferramentas de data mining (DM) no desenvolvimento de um modelo de classificação do estado de condição de taludes em rocha da rede rodo e ferroviária. O modelo proposto utiliza informação recolhida durante inspeções de rotina, por norma de fácil obtenção, complementada com informação geométrica, geológica e geográfica do talude e atribui um nível/classe ao estado de condição ao talude em análise. O sistema proposto, desenvolvido através da aplicação de ferramentas de inteligência artificial, procura maximizar a informação disponível visando uma classificação realista do estado de condição do talude. Para a aprendizagem dos modelos foi utilizada uma base de dados de taludes em rocha da rede ferroviária britânica. Os resultados obtidos permitem analisar a capacidade de aprendizagem de algoritmos de DM na análise de problemas de elevada complexidade e inferir sobre a informação necessária para uma correta identificação do real estado de condição de taludes em rocha.

In the present work it is analysed the suitability of data mining techniques in the development of a classification model of the condition state of rock slopes of the highway and railway network. The proposed model is fed with information taken from routine inspections, usually easy to obtain, as well as geometric, geologic and geographic information of the slope and labels it with a class according to its condition state. The proposed model, developed based on the application of artificial intelligent tools, intends to maximize all the available information towards a representative classification of the rock slope condition state. For model learning, a data base was used with rock slope data from the UK railway network. The achieved results allow assessing the learning capacity of DM algorithms when applied to the analysis of complex problems, as well as inferring about the information required for a correct identification of the real condition state of a rock slope.