{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"indexed":{"date-parts":[[2025,5,14]],"date-time":"2025-05-14T04:25:59Z","timestamp":1747196759626,"version":"3.40.5"},"reference-count":0,"publisher":"Coimbra University Press","issue":"159","content-domain":{"domain":[],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":["geotecnia"],"abstract":"<jats:p>A previs\u00e3o da deforma\u00e7\u00e3o permanente na funda\u00e7\u00e3o e respetiva fiabilidade \u00e9 uma das principais preocupa\u00e7\u00f5es dos gestores das Infraestruturas Ferrovi\u00e1rias, pois pode influenciar os custos de manuten\u00e7\u00e3o da via em servi\u00e7o. Este artigo prop\u00f5e uma nova metodologia relativa \u00e0 previs\u00e3o da deforma\u00e7\u00e3o permanente com base num estudo param\u00e9trico realizado usando uma abordagem h\u00edbrida e que inclui o desempenho a curto e longo prazo. O estudo realizado permitiu a constru\u00e7\u00e3o de uma base de dados robusta que foi utilizada neste estudo para prever a deforma\u00e7\u00e3o permanente. A base de dados alimenta um modelo da rede neuronal, cujo desempenho foi avaliado com base em diferentes m\u00e9tricas: MAE, MSE, RMSE, desvio padr\u00e3o e coeficiente de regress\u00e3o. O modelo foi testado e validado com base em resultados experimentais.\u00a0 Os resultados obtidos mostram que o modelo desenvolvido \u00e9 r\u00e1pido e eficiente para prever com precis\u00e3o a deforma\u00e7\u00e3o permanente induzida pela passagem dos comboios. O modelo tem o potencial para ser implementado num sistema computacional de apoio de decis\u00e3o para manuten\u00e7\u00e3o e gest\u00e3o de linhas ferrovi\u00e1rias.<\/jats:p>","DOI":"10.14195\/2184-8394_159_2","type":"journal-article","created":{"date-parts":[[2023,11,28]],"date-time":"2023-11-28T16:05:29Z","timestamp":1701187529000},"page":"25-41","source":"Crossref","is-referenced-by-count":0,"title":["Modelo de previs\u00e3o da deforma\u00e7\u00e3o permanente de funda\u00e7\u00f5es de vias-f\u00e9rreas com recurso a uma rede neuronal artificial"],"prefix":"10.14195","author":[{"ORCID":"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-8381-0126","authenticated-orcid":false,"given":"Ana","family":"Ramos","sequence":"first","affiliation":[]},{"ORCID":"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-0103-2579","authenticated-orcid":false,"given":"Ant\u00f3nio","family":"Gomes Correia","sequence":"additional","affiliation":[]},{"ORCID":"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-2375-7685","authenticated-orcid":false,"given":"Rui","family":"Cal\u00e7ada","sequence":"additional","affiliation":[]}],"member":"5739","published-online":{"date-parts":[[2023,11,28]]},"container-title":["Geotecnia"],"original-title":[],"link":[{"URL":"https:\/\/impactum-journals.uc.pt\/geotecnia\/article\/download\/13723\/9530","content-type":"application\/pdf","content-version":"vor","intended-application":"text-mining"},{"URL":"https:\/\/impactum-journals.uc.pt\/geotecnia\/article\/download\/13723\/9530","content-type":"unspecified","content-version":"vor","intended-application":"similarity-checking"}],"deposited":{"date-parts":[[2023,11,28]],"date-time":"2023-11-28T16:05:29Z","timestamp":1701187529000},"score":1,"resource":{"primary":{"URL":"https:\/\/impactum-journals.uc.pt\/geotecnia\/article\/view\/13723"}},"subtitle":[],"short-title":[],"issued":{"date-parts":[[2023,11,28]]},"references-count":0,"journal-issue":{"issue":"159","published-online":{"date-parts":[[2023,11,28]]}},"URL":"https:\/\/doi.org\/10.14195\/2184-8394_159_2","relation":{},"ISSN":["2184-8394","0379-9522"],"issn-type":[{"type":"electronic","value":"2184-8394"},{"type":"print","value":"0379-9522"}],"subject":[],"published":{"date-parts":[[2023,11,28]]}}}