Publicação: Aplicação de redes neurais artificiais na predição da acidentalidade viária na rodovia BR-365
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Autores
Orientador
Coorientador
Sales, Vinícius Ferreira
Resumo
A segurança viária brasileira possui atualmente diversos problemas, sendo a
acidentalidade viária responsável por ser uma das principais causas de mortes no Brasil.
Em Minas Gerais, a BR-365, importante via do triângulo mineiro, constitui numa das
rodovias federais que mais desponta no ranking de vítimas fatais neste estado. Para a
atenuação deste cenário, técnicas de aprendizado de máquina como as Redes Neurais
Artificiais (RNA’s) que se destacam no ramo da predição, tem sido utilizadas para
modelar abordagens que busquem mitigar o nível de ocorrências viárias. Nesse sentido, o
objetivo desse estudo consistiu em desenvolver um modelo de rede neural artificial para
predição da frequência de acidentes da BR-365, com trecho do município de Patos de
Minas ao município de Ituiutaba, no estado de Minas Gerais. Para construção da
metodologia do trabalho e visando selecionar a melhor arquitetura de RNA, a metodologia
consistiu em analisar a área de estudo a partir de três métodos diferentes: por margens de
erros, variando o tamanho dessas margens de 5 a 30 km, em seguida, por trechos fixados
segmentando a área de estudo em diferentes tamanhos de extensões variando de 5 a 30
km, e, por trechos situados entre seis municípios escolhidos contidos dentro da área
estudada. A partir dos resultados obtidos, é possível compreender que a assertividade das
RNA’s é diretamente proporcional ao aumento do trecho analisado, sendo o último
método aplicado uma forma de análise mais aprimorada, demonstrando que o trecho com
os segmentos mais críticos estão localizados entre os municípios de Uberlândia e Monte
Alegre de Minas.
Abstract
Palavras-chave
Redes neurais artificiais, MLP, Modelos de predição, Acidentalidade viária, Rodovias federais
Citação
CRUZ, Willian dos Santos. Aplicação de redes neurais artificiais na predição da acidentalidade viária na rodovia BR-365. 2023. 93 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) - Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2023.
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