Modelos neurais para regressão de séries temporais - Lira, Thiago Ildeu Albuquerque (2020)
Dada a crescente importância da predição de resistência compressiva do cimento para um uso mais eciente de recursos na indústria, literatura recente busca analisar quais modelos estatísticos podem auxiliar o processo indústrial. Esse trabalho documenta a aplicação de técnicas de Deep Learning Bayesiano para a geração de predições temporais robustas e conáveis para a resistência compressiva do cimento. Os resultados mostram que técnicas de Inferência Bayesiana para modelos de Aprendizado Profundo promovem um ganho sensível de acurácia para o problema de predição de RC, com o benefício adicional das características probabilísticas das predições, tornando-as mais seguras para o possível uso no chão de fábrica.