APRENDIZADO DE MÁQUINA UTILIZANDO AGRUPAMENTO E REGRESSÃO NA PREVISÃO DE LOCAIS DE ACIDENTES DE TRÂNSITO EM ZONAS URBANAS

Autores

  • Caio Kraut Unoeste
  • Helton Molina Sapia Universidade do Oeste Paulista - UNOESTE

Palavras-chave:

KMeans, KNN, Geolocalização, Acidentes de Trânsito, Euclidiana, Haversine

Resumo

Com a urbanização das cidades brasileiras, a locomoção se torna algo indispensável, assim a área de locomoção urbana cresce em escala exponencial, e isso traz junto um grande problema, que é a violência no trânsito. Seja causada por engarrafamentos, problemas de viés humano ou viés de infraestrutura esse é um problema muito sério e deve ser levado de igual urgência. Esse trabalho visa propor uma solução para prever locais de acidente dentro de zonas urbanos com base na data e hora do acidente, usando K-Means e KNN regressor, na tentativa de provar ao agrupar os dados do histórico de acidentes, é possível executar regressão em grupos a fim de reduzir o nível do erro e aumentar a precisão do acerto dos locais preditivos de acidentes.

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Publicado

2022-05-04

Como Citar

APRENDIZADO DE MÁQUINA UTILIZANDO AGRUPAMENTO E REGRESSÃO NA PREVISÃO DE LOCAIS DE ACIDENTES DE TRÂNSITO EM ZONAS URBANAS. (2022). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 14(1), 1-11. https://revistas.unoeste.br/index.php/ce/article/view/4280

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