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dc.creatorJORGE FREITAS DA SILVA FILHO-
dc.date.accessioned2026-02-28T14:38:25Z-
dc.date.available2026-02-28T14:38:25Z-
dc.date.issued2026pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufms.br/handle/123456789/14315-
dc.description.abstractBased on the triad of concrete producer, laboratory, and construction company, this work evaluates, in MATLAB, the effectiveness of Linear Regression and Artificial Neural Network models to predict the strength of concrete, mainly at 28 days, using a dataset.-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherFundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sulpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectConcreto usinado-
dc.subjectResistência à compressão-
dc.subjectTraço de concreto-
dc.subjectRedes Neurais Artificiais-
dc.subjectRegressão Linear-
dc.subjecte Previsibilidade-
dc.subject.classificationCiências Exatas e da Terrapt_BR
dc.titleAbordagens de aprendizado de máquina para previsão da resistência do concretopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1SIDICLEI FORMAGINI-
dc.description.resumoCom base na tríade produtor de concreto, laboratório e construtora, o trabalho avalia, no MATLAB, a eficácia de mo-delos de Regressão Linear e Redes Neurais Artificiais para prever a resistência do concreto, principalmente aos 28 dias, utilizando um banco.pt_BR
dc.publisher.countrynullpt_BR
dc.publisher.initialsUFMSpt_BR
Aparece nas coleções:Engenharia Civil - Bacharelado (FAENG)

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