Banca de DEFESA: GEAN DA SILVA SANTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GEAN DA SILVA SANTOS
DATA : 25/03/2024
HORA: 10:00
LOCAL: Remoto
TÍTULO:

Uso de medidas da Teoria da Informação em dados de direção extraídos do OBD-II para aplicações de classificação e previsão

PALAVRAS-CHAVES:

Identificação do condutor, Previsão de Emissões, OBD-II, Teoria da Informação, Complexidade-Entropia, Algoritmo de Classificação, Algoritmo de Predição.

PÁGINAS: 40
RESUMO:

Os veículos possuem cada vez mais sensores embutidos, tais sensores são interligados em uma rede interna chamada CAN e seus valores podem ser acessados através da interface OBD-II. Isso permite uma grande quantidade de dados de diferentes variáveis do ato de dirigir.
Vários trabalhos propuseram aplicações que se beneficiam da disponibilidade desses dados. A maioria dos aplicativos cai em um dos seguintes problemas: classificação, agrupamento, predição. Em geral, os trabalhos realizam o seguinte processo: extração de dados, dados de limpeza e transformação, modelo de treinamento, modelo de avaliação.
Neste trabalho propõe-se extrair medidas da Teoria da Informação para agregar dados ao processo. Com isso, pretende-se ter novos valores para adicionar ou substituir o pré-processamento dos dados e então avaliar o desempenho do modelo. Para avaliação, pretende-se analisar duas aplicações: identificação de condutores (problema de classificação) e previsão de emissão de gases poluentes (problema de previsão).
Resultados preliminares foram obtidos para a identificação do motorista. Um experimento foi feito para uma pequena e uma grande quantidade de dados. Para a pequena quantidade de dados, o processo conforme a literatura se mostrou superior na maioria dos algoritmos de classificação em relação ao processo proposto. Para a grande quantidade de dados a diferença entre os processos ficou pequena, porém com o processo segundo a literatura sendo um pouco superior com exceção do algoritmo Naive Bayes (que teve melhor desempenho com o processo proposto, porém teve acurácia inferior aos demais classificadores).
O próximo passo é comparar o processo proposto e aquele comumente utilizado na literatura para um problema de predição: a predição de emissões de gases poluentes.

MEMBROS DA BANCA:
Interno(a) - 1647956 - ANDRE LUIZ LINS DE AQUINO
Interno(a) - 1916534 - FABIANE DA SILVA QUEIROZ
Interno(a) - 1584359 - RAQUEL DA SILVA CABRAL
Externo(a) ao Programa - 1165742 - OSVALDO ANIBAL ROSSO - UFALExterno(a) à Instituição - DENIS LIMA DO ROSARIO