AVALIAÇÃO DO EFEITO DA VARIAÇÃO DE DIMENSIONALIDADE NA SELEÇÃO DE REALIZAÇÕES GEOESTATÍSTICAS REPRESENTATIVAS PARA QUANTIFICAÇÃO DE RISCO, USANDO O MÉTODO DE ANÁLISE DE COMPONENTE PRINCIPAL
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(2020) SIMPLIFICARAM AS 300.000 DIMENSÕES DAS REALIZAÇÕES GEOESTATÍSTICAS DO MODELO BENCHMARK UNISIM-II-D EM DUAS, UTILIZANDO REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE. CONTUDO, TAL SIMPLIFICAÇÃO TEM COMO CONSEQUÊNCIA A PERDA DA VARIABILIDADE DO CONJUNTO DE DADOS. ASSIM, ESSE TRABALHO UTILIZA ANÁLISE DE COMPONENTE PRINCIPAL (PCA, NA SIGLA EM INGLÊS) PARA REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE, VARIANDO O NÚMERO DE DIMENSÕES GERADAS PARA AVALIAR A QUANTIDADE DE INFORMAÇÃO CAPTURADA NO SISTEMA SIMPLIFICADO, E BUSCAR A MELHOR CONFIGURAÇÃO DO FLUXO DE TRABALHO PARA QUANTIFICAÇÃO DE RISCO. FOI OBSERVADO QUE, PARA O CASO ESTUDADO, AS DIMENSÕES GERADAS PELA PCA CAPTURAM POUCA VARIABILIDADE E DE FORMA HETEROGENIA EM RELAÇÃO ÀS PROPRIEDADES QUE AS DIMENSÕES REPRESENTAM, COMO POROSIDADE. DESSA FORMA, UM SISTEMA SIMPLIFICADO COM POUCAS DIMENSÕES, ALÉM DE POUCA INFORMAÇÃO, FICA ENVIESADO. 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