IDENTIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE PERFIS DE MOTORISTAS USANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA
Sistemas de gerenciamento de frotas tem por objetivo gerenciar a produtividade, custos, segurança e eficiência da frota de veículos de uma organização. Esse tipo de sistema apresenta diversos desafios, como: monitorar e gerenciar a frota de veículos, controlar despesas com combustível, manutenções, entre outras. O uso de técnicas de Inteligência Artificial vem sendo cada vez mais utilizado em sistemas de informação para solucionar problemas que exigem a capacidade de decidir baseado em experiências prévias do problema. Este trabalho propõe um modelo de predição capaz de identificar perfis de condução de motoristas utilizando Aprendizado de Máquina. Para isso, utilizamos dados de motoristas gerados a partir de um sistema de gerenciamento de frotas de veículos. A investigação realizada abordou o problema de identificação dos perfis dos motoristas, como um problema de classificação binária e de uma única classe. Experimentos foram realizados para avaliar o modelo proposto nessas duas vertentes utilizando uma base de dados real coletada de um sistema de gestão de frota. Os resultados experimentais demonstram que a solução desenvolvida é viável, e o melhor modelo obteve uma acurácia global de 80,96% na identificação dos perfis de condução dos motoristas usando o algoritmo de máquina de vetores de suporte.
IDENTIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE PERFIS DE MOTORISTAS USANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA
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DOI: 10.22533/at.ed.1702018085
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Palavras-chave: Inteligência Artificial; Sistemas de Informação; Aprendizado de Máquina; Gestão de Frotas.
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Keywords: Artificial Intelligence; Information systems; Machine Learning. Fleet management.
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Abstract:
Fleet management systems aim to manage the productivity, costs, safety, and efficiency of an organization's vehicle fleet. This kind of system presents several challenges, such as monitoring and managing the vehicle fleet, controlling fuel expenses, maintenance, among others. The use of Artificial Intelligence techniques has been increasingly used in information systems to solve problems that require the ability to decide based on previous experiences of the problem. This work proposes a prediction model capable of identifying driving profiles using Machine Learning. We use driving data generated from a vehicle fleet management system. The investigation carried out addressed the problem of identifying driving profiles as a binary and a one-class classification problem. Experiments were carried out to evaluate the model proposed in these two aspects using a real database collected from a fleet management system. The experimental results demonstrate that the developed solution is viable, and the best model obtained an overall accuracy of 80.96% in the identification of driving profiles using the support vector machine algorithm.
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Número de páginas: 14
- Ricardo Roberto Carlos da Silva Júnior
- Hilário Tomaz Alves de Oliveira
