1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Instituto de Geografia (IGUFU)
3. TCC - Engenharia de Agrimensura e Cartográfica (Monte Carmelo)

ORCID:	http://orcid.org/0009-0007-4998-2067
Document type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Access type:	Acesso Aberto
Title:	Aplicação de redes neurais artificiais na predição da acidentalidade viária na rodovia BR-365
Author:	Cruz, Willian dos Santos
First Advisor:	Seabra, Luciany Oliveira
First coorientator:	Sales, Vinícius Ferreira
First member of the Committee:	Sales, Vinícius Ferreira
Second member of the Committee:	Machado, Wagner Carrupt
Summary:	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.
Keywords:	Redes neurais artificiais MLP Modelos de predição Acidentalidade viária Rodovias federais
Area (s) of CNPq:	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL::INFRA-ESTRUTURA DE TRANSPORTES::RODOVIAS PROJETO E CONSTRUCAO CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE TRANSPORTES::OPERACOES DE TRANSPORTES::ENGENHARIA DE TRAFEGO CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Language:	por
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Quote:	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.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39260
Date of defense:	21-Sep-2023
Appears in Collections:	TCC - Engenharia de Agrimensura e Cartográfica (Monte Carmelo)

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