Publicação: Método Monte Carlo aplicado à análise dos níveis de probabilidade do procedimento Data Snooping: estudo de caso para rede GNSS de Monte Carmelo - MG
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
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Matsuoka, Marcelo Tomio
Resumo
A disponibilidade de microcomputadores de baixo custo e alto desempenho verificado nesse início de século tem impulsionado o uso de simulações computacionais por Monte Carlo na área de Geodésia. No que tange o controle de qualidade em Geodésia, a descrição de medidas de confiabilidade associadas ao procedimento Data Snooping em sua forma iterativa é demasiadamente complexa por meio de métodos analíticos usualmente empregados para as medidas de confiabilidade convencional, tal como o MDB (Menor Erro Detectável). Por isso, métodos computacionais, como Monte Carlo são indispensáveis para tratar sistemas altamente complexos. Aqui, usamos o Método Monte Carlo para investigar a confiabilidade de uma rede geodésica. O elemento chave do Método Monte Carlo (MMC) é o gerador de números aleatórios. Até o momento, grande parte dos trabalhos têm sido conduzidos para redes de nivelamento e dados simulados. Neste sentindo, o objetivo deste trabalho é descrever os níveis de probabilidades do Data Snooping Iterativo para uma rede GNSS (Global Navigation Satellite System) com dados reais. A rede possui uma máxima correlação entre os resíduos de 61,367%, com redundância local entre 0,4835 e 0,7901. As probabilidades foram descritas para três níveis de significância (α): α =0,001, α=0,01 e α=0,1. Os resultados mostram que a rede apresenta baixa probabilidade de erro tipo III, consequentemente o MIB (Menor erro Identificável) foi muito próximo do valor do MDB.
Abstract
Palavras-chave
Data Snooping, Confiabilidade, Monte Carlo, Redes geodésicas
Citação
BONIMANI, Maria Luisa Silva. Método Monte Carlo aplicado à análise dos níveis de probabilidade do procedimento Data Snooping: estudo de caso para rede GNSS de Monte Carmelo - MG. 2019. 83 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica)- Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2019.