Dissertação de Mestrado:
Uso de Neuro-fuzzy na Avaliação da Suscetibilidade de Escorregamento de Taludes

Michelle Nogueira Guedes

PGECI
Orientador
Profa. Ana Cristina Castro Sieira , Doutor PUC-Rio - Brasil - 2003 - Currículo Lattes
Coorientador
Prof. Luiz Biondi Neto , Doutor, UFRJ, Brasil, 2001 - Currículo Lattesk
Banca
* Prof. Luiz Biondi Neto , Doutor, UFRJ, Brasil, 2001 - Currículo Lattesk
* Profa. Ana Cristina Castro Sieira , Doutor PUC-Rio - Brasil - 2003 - Currículo Lattes
Data - hora da defesa
20/12/2011
Resumo
O presente trabalho apresenta uma aplicação de Inteligência Computacional na área de Geotecnia, com a utilização da Técnica de Neuro-Fuzzy para indicar a suscetibilidade de escorregamento de taludes no município do Rio de Janeiro. Neste trabalho, a suscetibilidade corresponde à possibilidade de ocorrência de escorregamento sem considerar os danos relacionados ao evento. A metodologia utilizada consistiu em, inicialmente, montar um banco de dados com informações preliminares de análise de estabilidade, com a indicação dos condicionantes de escorregamentos relacionados à geomorfologia, pluviosidade, capacidade de drenagem, vegetação e ocupação, com seus respectivos graus de suscetibilidades de escorregamento obtidos em um conjunto de Laudos de Vistoria da Geo Rio. O banco de dados foi aplicado em um algoritmo de Neuro-Fuzzy. Diversos testes foram realizados com as alterações dos parâmetros do modelo Neuro-Fuzzy para uma combinação de fatores condicionantes de escorregamento. Os resultados dos testes comprovam que o escorregamento ocorre por uma complexa correlação entre diversos fatores condicionantes, em razão da diminuição do erro fornecido pelo programa com o aumento de tipos de condicionantes de escorregamento utilizados no treinamento. As suscetibilidades obtidas tiveram seus valores próximos aos desejados somente nos conjuntos de variáveis utilizadas para o treinamento. O modelo não foi capaz de apresentar valores de suscetibilidades dentro da faixa de valores utilizados no treinamento para combinação de variáveis com pequenos ruídos, o que sugere a necessidade de ampliar o banco de dados qualitativamente de modo a cobrir os gaps apresentados nas relações entre as variáveis.