Pessin, GustavoTorres, Vidal Félix NavarroSabino, Jodelson AguilarKümmel, Luiz Frederico de Freitas2021-12-102021-12-102021KÜMMEL, Luiz Frederico de Freitas. Aprendizado de máquina aplicado em previsão de curto prazo de valores de indicadores de nível de água. 2021. 72 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/14169Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.A estabilidade e solidez de barragens de rejeito para resíduos de atividades industriais de mineração é de importância primordial para a segurança da sociedade e meio ambiente localizado a sua jusante. Para assegurar as essenciais exigências de segurança e exposição ao risco das barragens ao longo da sua vida útil, devem ser implementadas ações mitigatórias de prevenção e controle dessas condições, nesse intuito esse trabalho visa aplicar métodos de Machine Learning, para prever o comportamento dos indicadores de nível de água associados a carta de risco. Os algoritmos de machine learning mostraram elevadas taxas de acerto para predição, sendo que a combinação de métodos de classificação e regressão permitiu aumentar ainda mais a qualidade de resposta do sistema proposto.pt-BRabertohttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Barragens de rejeitosAprendizado de máquinaIndicadores de nívelDissertacaoAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 02/12/2021 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.