Modelo de predição da condição de estabilidade de taludes via algoritmo de árvore de decisão.

Abstract

Os movimentos de massa constituem um dos principais fenômenos causadores de impactos na sociedade, gerando perdas financeiras, ambientais e de vidas humanas. Consequentemente, a avaliação contínua da estabilidade de taludes é um componente vital para a prevenção de desastres e a mitigação de seus efeitos. Em vista desse cenário e do grande avanço das ciências da computação, a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina ganha cada vez mais destaque como uma ferramenta capaz de auxiliar na tomada de decisão durante a avaliação da condição de estabilidade de taludes. Este trabalho tem como objetivo propor um modelo de fácil aplicação e interpretação, capaz de classificar taludes com base em suas características geométricas e geotécnicas, utilizando o algoritmo de árvore de decisão. Para isso, utilizou-se uma base de dados contendo 221 taludes de vários localidades do globo, em que, para cada amostra, são conhecidas sua altura, sua inclinação, seu peso específico, sua coesão, seu ângulo de atrito, sua poropressão e sua condição de estabilidade - estável ou ruptura circular. Visando validar o modelo, foi utilizada a validação cruzada (K-fold), com K=10, e construída uma matriz de confusão. Diante disso, foi gerado um modelo ótimo, no qual se obteve uma acurácia de 78,57%, uma sensibilidade de 66,67%, uma especificidade de 87,50% e, por fim, uma AUC de 0,849. A análise resultou em um modelo com boa acurácia, além de ser de fácil aplicação e capaz de auxiliar na tomada de decisão de engenheiros geotécnicos, reduzindo a subjetividade.