Aplicação de Regressão Logistica em Manutenção de Vias de Rolamento Urbanas
| dc.contributor.advisor | Mestre Marcos Vinícius Vieira Pereira | |
| dc.contributor.author | Figueiredo, Amanda Ramos de | |
| dc.date.accessioned | 2025-07-14T12:11:23Z | |
| dc.date.available | 2025-07-14T12:11:23Z | |
| dc.date.issued | 2025-03-10 | |
| dc.description | A infraestrutura rodoviária urbana desempenha um papel essencial no desenvolvimento socioeconômico do Brasil, sendo crucial para o transporte de mercadorias e passageiros. No entanto, enfrenta desafios significativos, como a deterioração de pavimentos devido ao tráfego intenso e à falta de manutenção preventiva. Este estudo visa avaliar o uso da regressão logística como ferramenta para prever a ocorrência de trincas por fadiga em pavimentos urbanos. Utilizando um banco de dados fictício com variáveis como a inclinação absoluta, volume médio diário de tráfego (VMD) e percentual de caminhões pesados, a análise foi realizada no software JASP. Os resultados mostraram que o percentual de caminhões tem um impacto considerável na degradação dos pavimentos, seguido pela inclinação da via e o volume de tráfego. Apesar de o modelo ter apresentado uma acurácia superior a 70%, a especificidade foi relativamente baixa (cerca de 50%), indicando a necessidade de refinamento do modelo para melhor prever os trechos sem falhas. A utilização de um banco de dados fictício, embora útil, limitou a representatividade das vias reais. Em estudos futuros, sugere-se a coleta de dados reais, ampliação da amostragem e o uso de técnicas alternativas, como redes neurais artificiais e árvores de decisão, para melhorar a precisão do modelo e otimizar a gestão de pavimentos urbanos. | |
| dc.description.abstract | Urban road infrastructure plays a crucial role in Brazil’s socioeconomic development, as it is essential for the transportation of goods and passengers. However, it faces significant challenges, such as pavement deterioration due to heavy traffic and a lack of preventive maintenance. This study aims to assess the use of logistic regression as a tool for predicting fatigue cracks in urban pavements. Using a fictional database with variables such as absolute slope, average daily traffic volume (ADT), and percentage of heavy trucks, the analysis was performed using the JASP software. The results showed that the percentage of trucks has a significant impact on pavement deterioration, followed by road incline and traffic volume. Although the model demonstrated an accuracy of over 70%, specificity was relatively low (around 50%), indicating the need for refinement to better predict segments without faults. The use of a fictional database, while useful, limited the representativeness of real roads. Future studies should prioritize the collection of real data, increased sample size, and experimentation with alternative techniques such as artificial neural networks and decision trees to improve model accuracy and optimize urban pavement management. | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14387/2363 | |
| dc.language.iso | Português | |
| dc.publisher.campi | Santa Luzia | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.institution | Instituto Federal de Minas Gerais - Campus Santa Luzia | |
| dc.rights | Acesso aberto | |
| dc.subject.keyword | Pavimentos urbanos. Regressão Logística. Manutenção de viária. Trincas por fadiga. Análise estatística | |
| dc.title | Aplicação de Regressão Logistica em Manutenção de Vias de Rolamento Urbanas | |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso |