Modelo de previsão da deformação permanente de fundações de vias-férreas com recurso a uma rede neuronal artificial

A previsão da deformação permanente na fundação e respetiva fiabilidade é uma das principais preocupações dos gestores das Infraestruturas Ferroviárias, pois pode influenciar os custos de manutenção da via em serviço. Este artigo propõe uma nova metodologia relativa à previsão da deformação permanente com base num estudo paramétrico realizado usando uma abordagem híbrida e que inclui o desempenho a curto e longo prazo. O estudo realizado permitiu a construção de uma base de dados robusta que foi utilizada neste estudo para prever a deformação permanente. A base de dados alimenta um modelo da rede neuronal, cujo desempenho foi avaliado com base em diferentes métricas: MAE, MSE, RMSE, desvio padrão e coeficiente de regressão. O modelo foi testado e validado com base em resultados experimentais.  Os resultados obtidos mostram que o modelo desenvolvido é rápido e eficiente para prever com precisão a deformação permanente induzida pela passagem dos comboios. O modelo tem o potencial para ser implementado num sistema computacional de apoio de decisão para manutenção e gestão de linhas ferroviárias.