Uso de técnicas de aprendizado de máquina na modelagem da segurança viária: mapeamento sistemático
A modelagem da segurança viária se coloca como importante alternativa na otimização de recursos e esforços para promoção de mobilidade segura. Este trabalho apresenta o mapeamento sistemático de artigos que tratam do desenvolvimento de modelos de previsão de acidentes, especialmente em rodovias, com...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)
2020-12-01
|
| Series: | E&S Engineering and Science |
| Online Access: | https://periodicoscientificos.ufmt.br/ojs/index.php/eng/article/view/11179 |
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| author | Philippe Barbosa Silva Michelle Andrade Sara Ferreira |
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| author_sort | Philippe Barbosa Silva |
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| description | A modelagem da segurança viária se coloca como importante alternativa na otimização de recursos e esforços para promoção de mobilidade segura. Este trabalho apresenta o mapeamento sistemático de artigos que tratam do desenvolvimento de modelos de previsão de acidentes, especialmente em rodovias, com uso de técnicas de aprendizado de máquina (AM). Para tanto, foi aplicado um protocolo de condução da revisão, utilizando como bases de dados o Portal de Periódicos Capes e Google Acadêmico. Inicialmente alguns aspectos bibliométricos foram apresentados, seguido de uma análise qualitativa. Como resultados fez-se a identificação das principais abordagens metodológicas e suas características, desempenho dos modelos e variáveis explicativas. Desta forma, o mapeamento foi importante para traçar o panorama da área de pesquisa, apontar limitações e oportunidades de investigação e ainda, evidenciar o potencial de utilização de AM para análise de acidentes de trânsito. |
| first_indexed | 2024-12-20T23:52:41Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2358-5390 |
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| publishDate | 2020-12-01 |
| publisher | Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) |
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| series | E&S Engineering and Science |
| spelling | doaj.art-1b353c35ea2d43c98c5aa72ac9a2cc3e2022-12-21T19:22:48ZengUniversidade Federal de Mato Grosso (UFMT)E&S Engineering and Science2358-53902020-12-019310.18607/ES202091117916641Uso de técnicas de aprendizado de máquina na modelagem da segurança viária: mapeamento sistemáticoPhilippe Barbosa Silva0Michelle AndradeSara FerreiraInstituto Federal GoianoA modelagem da segurança viária se coloca como importante alternativa na otimização de recursos e esforços para promoção de mobilidade segura. Este trabalho apresenta o mapeamento sistemático de artigos que tratam do desenvolvimento de modelos de previsão de acidentes, especialmente em rodovias, com uso de técnicas de aprendizado de máquina (AM). Para tanto, foi aplicado um protocolo de condução da revisão, utilizando como bases de dados o Portal de Periódicos Capes e Google Acadêmico. Inicialmente alguns aspectos bibliométricos foram apresentados, seguido de uma análise qualitativa. Como resultados fez-se a identificação das principais abordagens metodológicas e suas características, desempenho dos modelos e variáveis explicativas. Desta forma, o mapeamento foi importante para traçar o panorama da área de pesquisa, apontar limitações e oportunidades de investigação e ainda, evidenciar o potencial de utilização de AM para análise de acidentes de trânsito.https://periodicoscientificos.ufmt.br/ojs/index.php/eng/article/view/11179 |
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