Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3492
Título: Análise de ocorrências de dados de trânsito em vias terrestres
Título(s) alternativo(s): Analysis of occurrences of road traffic data
Autor(es): ALMEIDA FILHO, Laudelino Simão Campos
Palavras-chave: Mineração de dados
Classificação
MLP(Multi Layer Perceptron)
Data mining
Classification
MLP (Multi-Layer Perceptron)
Data do documento: 9-Nov-2018
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: Devido ao crescimento contínuo de dados computacionais que são produzidos e armazenados, técnicas de mineração de dados tornaram-se cada vez mais necessárias para a procura de padrões relevantes de informações nestes grandes volumes. A mineração de dados surge com o propósito de identificar e extrair informações relevantes de bases de dados. Este trabalho descreve uma análise de ocorrências de dado em vias terrestres, elucidando a fundamentação teórica de mineração de dados, classificação de dados e o classificador usado: Multi Layer Perceptron. São discutidos: a descrição dos dados utilizados pela classificação e a definição do dataset utilizado. Sugestões de aplicações dos resultados encontrados são feitas, exibindo informações encontradas sobre dados de trânsito, corroborando para possíveis melhorias de trânsito da parte das autoridades competentes.
Descrição: ABSTRACT Due to the continued growth of computational data that is produced and stored, data mining techniques have become increasingly necessary to search for relevant patterns of information in these large volumes. The data mining sufficiently deal the purpose of identifying and extracting relevant information based on this database. This monograph describes an analysis of data occurrences on land routes, elucidating the theoretical foundations of data mining, data classification and classifier used: Multi-Layer Perceptron. The description of the data used by the classification and the definition of the dataset used is discussed. Found applications of the results of suggestions are made in the last section of Chapter 3, displaying information found on traffic data, corroborating for possible transit improvements of the competent authorities.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3492
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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