ESTIMAÇÃO DA VIDA ÚTIL REMANESCENTE DE TRILHOS FERROVIÁRIOS POR MEIO DE TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rocha, Gledson Fabio Cotrim
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
Texto Completo: http://repositorio.ufes.br/handle/10/13339
Resumo: As the rail is the costliest element on the permanent track, finding tools to estimate the remaining life is important to make the most of them. Thus, it has hypothesized that machine learning algorithms trained from historical databases can assist the pl
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