Portal de Conferências do Laboratório de Tecnologias Intelectuais - LTi, XVI Encontro Nacional de Pesquisa em Pós-Graduação em Ciência da Informação

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O USO DA DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BANCO DE DADOS NOS ACIDENTES DA BR-381
Cristian Virgílio Roque Reis, Jersone Tasso Moreia Silva, Luiz Cláudio Gomes Maia

Última alteração: 2015-12-16

Resumo


Este artigo teve, como objetivo, identificar os fatores de contribuição de acidentes rodoviários, no período de 2008 a 2012, em segmentos críticos da rodovia BR-381 com o uso da descoberta de conhecimento em banco de dados e mineração de dados por meio de regras de associação geradas pelo software livre Weka e sua implementação do algoritmo Apriori. De posse de um banco de dados de acidentes, fornecido pela Polícia Rodoviária Federal, foi possível encontrar os principais segmentos críticos em pista simples e em pista dupla. Em pista simples, a cidade de João Monlevade lidera em quantidade de segmentos críticos; já em pista dupla, a cidade de Betim é a que possui os segmentos com maior nível de periculosidade. Os resultados da descoberta de conhecimento e mineração de dados para os acidentes que não possuíam vítimas, tanto em pista simples quanto em pista dupla, foram similares para os sexos feminino e masculino, apontando, como principais fatores, as colisões traseiras pela falta de observância na distância de segurança entre veículos, traçado de pista reta e condições meteorológicas boas. Para os acidentes que possuíam vítimas, os principais fatores foram diferentes para os tipos de pista simples e dupla. Para o tipo de pista simples, as colisões frontais, condições meteorológicas desfavoráveis e traçado de pista complexo foram evidenciados. Para o tipo de pista dupla, a colisão traseira, devido à falta de atenção em via reta e condições meteorológicas de céu claro, foi observada.


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