Uso de técnicas de agrupamento e rede neural em sinistros com máquinas agrícolas nas rodovias federais em São Paulo / Use of cluster techniques and neural network in accidents with farming machinery in federal roads in São Paulo

Abstract

Anteriormente os acidentes tinham seus indicadores analisados separadamente devido os métodos utilizados, todavia o uso em conjunto de redes neurais e técnicas de agrupamento hierárquico e não hierárquico tem se mostrado uma excelente ferramenta de análise de situações de ocorrência de sinistros. Assim objetivou-se realizar o uso de redes neurais, análise de agrupamento hierárquico e não hierárquico sobre os indicadores dos acidentes com tratores nas rodovias federais em São Paulo. Os dados de acidentes são provenientes dos Boletins de Acidente de Trânsito-BAT fornecidos pela Polícia Rodoviária Federal no período de 2007 a 2015. Os indicadores avaliados foram: horário, tipo de acidente, causa do acidente, condições climáticas no momento do acidente, condições dos acidentados e traçado da via. O uso das redes neurais se deu pelos mapas auto-organizados-SOM, os métodos de agrupamento hierárquico por dendrograma e o não hierárquico pelo coeficiente de K-means. Foram analisados 64 boletins. As classes que ativaram mais neurônios foram período da manhã, colisões traseiras e transversal, falta de atenção e outras causas de acidentes, pista reta, condições boas e sem vítimas feridas. Com o uso das técnicas as ocorrências foram divididas em 9 grupos de acidentes, sendo 2 com dominância de vítimas feridas. Foi possível analisar os fatores em conjunto que levaram a ocorrência dos sinistros e gravidade do acidente.