Estudo comparativo do desempenho dos algoritmos de predição random forest, rede neural artificial e regressão de vetor suporte aplicados a fragmentação de rochas com explosivo.
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Data
2023
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Resumo
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Análise multivariada, Explosivos, Engenharia de minas, Ciência de dados, Redes neurais artificiais na conferência de engenharia
Citação
AMARAL, Talita Karen Magalhães. Estudo comparativo do desempenho dos algoritmos de predição random forest, rede neural artificial e regressão de vetor suporte aplicados a fragmentação de rochas com explosivo. 2023. 92 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mineral) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.