Estimativa da força de reação do solo a partir de acelerômetros com redes neurais profundas: um estudo comparativo entre arquiteturas BI-LSTM, TCN e híbrida

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dc.contributor.advisor-co1ZAMPOLO, Ronaldo de Freitas
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9088524620828017
dc.contributor.advisor-co1ORCIDhttps://orcid.org/0000-0002-2460-3135
dc.contributor.advisor1Pereira Júnior, Antônio
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1402289786010170
dc.contributor.advisor1ORCIDhttps://orcid.org/0000-0002-0808-1058
dc.contributor.memberGOMES, Bruno Duarte
dc.contributor.memberMATOS, Felipe de Oliveira
dc.contributor.memberCARDOSO, Diego Lisboa
dc.contributor.member1Lattes***
dc.contributor.member1Lattes***
dc.contributor.member1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0507944343674734
dc.contributor.member1ORCID***
dc.contributor.member1ORCID***
dc.contributor.member1ORCIDhttps://orcid.org/0000-0002-5971-3668
dc.creatorLIMA JÚNIOR, Sérgio de Nazaré Rodrigues
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0003101403309749
dc.creator.ORCID***
dc.date.accessioned2026-02-12T15:09:53Z
dc.date.available2026-02-12T15:09:53Z
dc.date.issued2025-08-12
dc.description.affiliationALAP - Assembleia Legislativa do Estado do Amapá.
dc.description.resumoA força de reação do solo (Ground Reaction Force – GRF) é uma variável biomecânica essencial para a análise da marcha humana, amplamente utilizada em contextos clínicos, esportivos e de reabilitação. Tradicionalmente, sua medição precisa depende de plataformas de força ou palmilhas instrumentadas, equipamentos de alto custo e restritos a laboratórios especializados. Este estudo propõe uma alternativa baseada na estimativa da GRF por meio de sinais de acelerômetros processados por redes neurais profundas. Foram comparadas três arquiteturas: Bi-LSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory), TCN (Temporal Convolutional Network) e uma arquitetura Híbrida. O pré-processamento envolveu filtragem, normalização por z-score e janelamento, e o treinamento supervisionado foi realizado com validação cruzada. Os resultados demonstraram que o sensor posicionado no pé apresenta a maior similaridade com a GRF, justificando seu uso nos modelos. Entre as arquiteturas, o modelo Híbrido obteve o melhor desempenho em termos de acurácia (RMSE de 103,22 N, rRMSE de 6,90%, R² = 0,87 e correlação cruzada de 0,96), enquanto a Bi-LSTM apresentou resultados próximos, porém com maior custo de treinamento. Já a TCN, apesar de ser a mais eficiente em termos de tempo de processamento (6 minutos e 13 segundos no treinamento e 0,02 segundos por predição), apresentou desempenho inferior (RMSE de 152,05 N, rRMSE de 10,49% e R² = 0,70). Esses achados evidenciam um compromisso entre desempenho e eficiência computacional: o modelo Híbrido destacou-se como a melhor opção para estimativas precisas da GRF. Em todos os casos, os tempos de inferência foram reduzidos e compatíveis com aplicações em tempo real, confirmando a viabilidade da abordagem proposta para monitoramento da marcha fora de ambientes laboratoriais.
dc.identifier.citationLIMA JÚNIOR, Sérgio de Nazaré Rodrigues. Estimativa da força de reação do solo a partir de acelerômetros com redes neurais profundas: um estudo comparativo entre arquiteturas BI-LSTM, TCN e híbrida. Orientador: Antônio Pereira Júnior . 2025 ano da folha de rosto. 63 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, ano de defesa. Disponível em: https://repositorio.ufpa.br/handle/2011/18004. Acesso em:.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/18004
dc.languageporpt_BR
dc.language.isopt
dc.publisherUniversidade Federal do Parápt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Tecnologiapt_BR
dc.publisher.initialsUFPApt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source1 CD-ROMpt_BR
dc.source.uriDisponível em: bibliotecaitec@ufpa.br
dc.subjectForça e Reação do Solo
dc.subjectRedes Neurais Profundas
dc.subjectSensores Inerciais
dc.subjectBiomecânica da Marcha
dc.subjectGround Reaction Force
dc.subjectDeep Neural Networks
dc.subjectInertial Sensors
dc.subjectGait Biomechanics
dc.subject.areadeconcentracaoTELECOMUNICAÇÕES
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES
dc.subject.linhadepesquisaPROCESSAMENTO DIGITAL DE SINAIS
dc.titleEstimativa da força de reação do solo a partir de acelerômetros com redes neurais profundas: um estudo comparativo entre arquiteturas BI-LSTM, TCN e híbrida
dc.typeDissertaçãopt_BR

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