IDENTIFICAÇÃO DE PERFIS EM SINISTROS DE TRÂNSITO EM FORTALEZA-CE USANDO CLUSTERIZAÇÃO COM APRENDIZADO DE MÁQUINA

Mayra Suelen da Silva Miranda, Renato Mateus da Silva Souza, Kaio Gefferson de Almeida Mesquita

Resumo


Este estudo analisa sinistros de trânsito em Fortaleza-CE, utilizando clusterização para identificar padrões e perfis de risco. Entre 2015 e 2020, mais de 10 mil sinistros foram registrados, destacando a importância de entender os fatores que influenciam a gravidade dos acidentes. Objetivo: Categorizar perfis de sinistros através de métodos de aprendizado de máquina não supervisionado e identificar variáveis críticas, como iluminação, controle de tráfego e condições climáticas. Métodos: Foram coletados dados da plataforma VIDA, aplicadas técnicas de clusterização e Análise de Componentes Principais (PCA). Resultados: A análise identificou dois grupos principais: um com sinistros de menor gravidade, onde predominam feridos e ilesos, e outro com sinistros mais graves, com maior proporção de mortos. Considerações finais: A análise de dados é fundamental para desenvolver políticas de prevenção mais eficazes. A clusterização facilita a identificação de grupos de risco, orientando intervenções que possam melhorar a segurança viária.


Palavras-chave


Sinistros de trânsito; Clusterização; Análise de Componentes Principais; Segurança viária.

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Referências


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ISSN 2448-1270