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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/27984
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Bonimani, Maria Luisa Silva | - |
dc.date.accessioned | 2019-12-23T15:07:03Z | - |
dc.date.available | 2019-12-23T15:07:03Z | - |
dc.date.issued | 2019-12-05 | - |
dc.identifier.citation | 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. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/27984 | - |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Data Snooping | pt_BR |
dc.subject | Confiabilidade | pt_BR |
dc.subject | Monte Carlo | pt_BR |
dc.subject | Redes geodésicas | pt_BR |
dc.title | Método Monte Carlo aplicado à análise dos níveis de probabilidade do procedimento Data Snooping: estudo de caso para rede GNSS de Monte Carmelo - MG | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 | Matsuoka, Marcelo Tomio | - |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5253571490697285 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Rofatto, Vinicius Francisco | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2034859873081330 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Machado, Wagner Carrupt | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2700872881834497 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Klein, Ivandro | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/6361473524695838 | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3611926582517778 | pt_BR |
dc.description.degreename | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | pt_BR |
dc.description.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. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.course | Engenharia de Agrimensura e Cartográfica | pt_BR |
dc.sizeorduration | 83 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA | pt_BR |
dc.orcid.putcode | 109920771 | - |
Appears in Collections: | TCC - Engenharia de Agrimensura e Cartográfica (Monte Carmelo) |
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