Algoritmo para geração e análise de múltiplos cenários de validação cruzada de estimativas geoestatísticas.

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Data
2019
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Resumo
Para identificar os parâmetros mais adequados à estimativa, deve-se comparar e analisar os diversos cenários possíveis. Através da validação cruzada, um cenário pode ser testado antes de ser aplicado nas estimativas finais. Portanto, neste trabalho foi desenvolvida uma ferramenta de domínio público que realiza a validação cruzada para avaliar diversos cenários simultaneamente. Foi utilizada a linguagem Fortran, a partir da biblioteca de programas geoestatísticos GSLIB (Geostatistical Software Library). Foram implementadas duas funções de seleção dos melhores cenários: dominância de Pareto e manual. Para ambas, foram utilizados quatro critérios de análise ou comparação de cenários: coeficiente de correlação, inclinação da reta de regressão, peso da média por krigagem simples e soma dos pesos positivos. Dentre os resultados obtidos, a possibilidade de se avaliar cenários simultâneos já coloca a ferramenta desenvolvida em destaque. Após os testes realizados em três bancos de dados distintos, em que se avaliou número de cenários gerados e tempo de execução da ferramenta, inclusive em comparação com software comercial, a ferramenta se mostrou até 45 vezes mais rápida. Por fim, a ferramenta desenvolvida se mostrou eficiente, uma vez que é aplicável em diferentes bancos de dados, sendo útil na avaliação de uma série de cenários simultâneos, em tempo reduzido.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
FORTRAN - linguagem de programação de computador, Geoestatística - krigagem, Modelos matemáticos - validação cruzada
Citação
FLÁVIO, Mayra Vitorino Freitas. Algoritmo para geração e análise de múltiplos cenários de validação cruzada de estimativas geoestatísticas. 2019. 95 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mineral) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2019.