@MASTERSTHESIS{ 2021:588313160,
 	title = {Método híbrido para a inversão de dados geoelétricos baseado na identificação de padrões},
 	year = {2021},
 	url = "http://localhost:8080/tede/handle/tede/115",
 	abstract = "ste trabalho propõe criar um banco de dados, contendo dados sintéticos, de levantamentos geoelétricos de sondagens elétricas verticais, SEVs, com arranjo Schlumberger, em diversas situações de ambientes estratificados, de modo a permitir uma classificação ranqueada com a SEV a serem interpretada. O banco de dados recebe uma normalização de modo a ficar com escalas invariantes nas aberturas e nos valores de resistividade aparente, o que permite fazer a seleção do melhor resultado através da forma da curva de resistividade aparente X aberturas, num processo de identificação de padrões, independente dos valores do levantamento. Os resultados são obtidos por meio da escolha das SEVs que apresentarem os menores resíduos, que é avaliado pelo quadrado da distância euclidiana, entre os dados da SEV a ser interpretada e o banco de dados. Assim, os resultados obtidos podem ser usados tanto na interpretação preliminar das SEVs e também como ponto de partida em métodos de inversão usuais, de modo a obter resultados mais precisos, o ranqueamento das melhores soluções é útil na avaliação de possíveis ambiguidades presentes nos métodos geoelétricos. Neste trabalho usamos o algoritmo genético com método de inversão na segunda etapa do processo. A metodologia mostrou-se eficiente, com baixo custo computacional e de fácil implementação.",
 	publisher = {Observatorio Nacional},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Geofísica},
 	note = {Divisão de Programas de Pós-Graduação - DIPPG}
}