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  • 标题:Aplicação de Números Aleatórios Artificiais e Método Monte Carlo na Análise de Confiabilidade de Redes Geodésicas
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  • 作者:Maria L. S. Bonimani ; Vinicius Francisco Rofatto ; Marcelo T. Matsuoka
  • 期刊名称:Revista Brasileira de Computação Aplicada
  • 电子版ISSN:2176-6649
  • 出版年度:2019
  • 卷号:11
  • 期号:2
  • 页码:74-85
  • DOI:10.5335/rbca.v11i2.8906
  • 出版社:Universidade de Passo Fundo (UPF)
  • 摘要:Uma rede geodésica consiste de pontos devidamente materializados no terreno, cujas coordenadas são estimadas por meio de medidas angulares e de distâncias entre os vértices, e/ou por meio de técnicas de posicionamento por Sistema Global de Navegação por Satélite. Estas redes são essenciais para os diversos ramos da Ciências e Engenharia, como por exemplo, no monitoramento de estruturas (barragens, pontes, usinas hidrelétricas, portos, túneis, portos, etc), no monitoramento da deformação da crosta terrestre, na implantação de um cadastro urbano e/ou rural georreferenciado, entre outros. Um dos critérios que uma rede geodésicas deve atender é a confiabilidade. Neste contexto, a confiabilidade pode ser entendida como a capacidade da rede em detectar e identificar outliers à um certo nível de probabilidade. Aqui, usamos o Método Monte Carlo (MMC) para investigar a confiabilidade de uma rede geodésica. O elemento chave do MMC é o gerador de números aleatórios. Os resultados de uma rede de nivelamento simulada revelam que identificar um outlier é mais difícil que detectá-lo. De modo geral, a relação entre a detecção e a identificação de um outlier depende do nível de significância do teste estatístico empregado para tratar os outliers.
  • 关键词:Computational Simulation; Geodetic Network; Hypothesis Testing; Monte Carlo Method; Outlier Detection; Quality Control
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