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Tipo: Dissertação
Título: Análise e modelagem dos acidentes de trânsitos nas rodovias federais no estado de Goiás entre 2017 e 2018
Título(s) alternativo(s): Analysis And modeling of traffic on fedral highways in the state of Goiás between 2017 and 2018
Autor(es): Silva, Marcio Costa e
Primeiro Orientador: Cremon, Édipo Henrique
metadata.dc.contributor.referee1: Cremon, Édipo Henrique
metadata.dc.contributor.referee2: Santos, Alex Mota dos
metadata.dc.contributor.referee3: Camargo, Flávio Fortes
Resumo: O Brasil está entre os países com o maior número de mortes decorrentes de acidentes rodoviários no mundo. No estado de Goiás, os acidentes de trânsito ocorridos nas rodovias federais não fogem desta estatística, pois estas estradas possuem um intenso fluxo de veículos e serve como elo de pessoas e mercadorias por estar localizado na região central do Brasil. Logo, é importante identificar as áreas onde mais ocorrem esses acidentes e entender suas possíveis causas. Este trabalho teve por objetivo analisar os acidentes de trânsito nas rodovias federais que atravessam o estado de Goiás, entre os anos de 2017 e 2018, e, ainda, avaliar algoritmos de aprendizado de máquina, em especial, baseados em árvore de decisão na predição destes acidentes. Foi realizada uma análise exploratória da base de dados de acidentes da Polícia Rodoviária Federal, com enfoque nas causas, tipos e classificação destes acidentes. Em relação à predição, foram testados os algoritmos CART, C4.5, C5.0 e Random Forest para a predição de acidentes com causas associadas às condições da via. A maior densidade dos acidentes ocorreu em perímetro urbano e áreas de intersecções/ cruzamentos, com destaque para os trechos entre Goiânia e o Distrito Federal. As principais causas dos acidentes estão associadas à falha humana, predominando os tipos de saída do leito carroçável, colisão traseira e capotamento. Para a predição dos acidentes relacionados às causas de condições de via, o melhor desempenho foi alcançado com os algoritmos C5.0 e Random Forest. Variáveis associadas às condições meteorológicas e de infraestrutura da superfície da rodovia foram as mais importantes na predição da ocorrência destes acidentes.
Abstract: Brazil is ranked among the countries with the highest number of deaths from traffic accidents in the world. In the Goiás State, traffic accidents that occur on federal highways are no exception to this statistic, as it has an intense vehicle flow and serves as a connection for people and commodities because it is located in the central region of Brazil. Therefore, it is important to identify the areas where these accidents occur most and to understand their possible triggers. This work aimed to analyze traffic accidents on federal highways that cross the Goiás State (Brazil) between the years 2017 and 2018 and, furthermore, to evaluate machine learning algorithms, in particular, based on decision tree in the prediction of these accidents. An exploratory analysis of the accident database from the Federal Highway Police was performed, focusing on the causes, types and classification of these accidents. Regarding prediction, the algorithms CART, C4.5, C5.0 and Random Forest were tested for the prediction of accidents with causes associated with the road conditions. The highest accident density occurred in the urban perimeter, especially in the routes between Goiânia City and the Federal District. The main causes of accidents are associated with human error, predominantly the types of leaving the carriageway, rearend collision, and rollover. For the accidents prediction related to road conditions, the best performance was achieved with the C5.0 and Random Forest algorithms. Variables associated with weather conditions and road surface infrastructure were the most important variables in predicting the occurrence of these accidents.
Palavras-chave: Rodoviário
Predição
Árvore de decisão
Acidentes em rodovias
Análise por algoritmos
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::ANALISE::ANALISE COMPLEXA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Insitituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás
Sigla da Instituição: IFG
metadata.dc.publisher.department: Câmpus Goiânia
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Educação Profissonal e Tecnológica
Citação: SILVA, M.C. Análise e modelagem dos acidentes de trânsitos nas rodovias federais no estado de Goiás entre 2017 e 2018. 2021. Dissertação (Mestrado Profissional em Tecnologia de Processos Sustentáveis) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás, Goiânia, 2021.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ifg.edu.br:8080/handle/prefix/1294
Data do documento: 18-Jun-2021
Aparece nas coleções:Mestrado Profissional em Tecnologia de Processos Sustentáveis

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