Dias, DavidSilva, José SilvestreBernardino, Alexandre José Malheiro2026-02-182026-02-182022-12-07978-989-96698-7-1http://hdl.handle.net/10400.26/61709Neste trabalho é proposta uma ferramenta de auxilio ao policiamento guiado por informações, através de um sistema de predição do risco de acidentes de viação. O sistema aplica as várias etapas do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados na base de dados da Guarda Nacional Republicana (GNR) onde se encontram várias participações de acidentes. Para além das participações de acidentes a GNR forneceu também dados relativos a contraordenações que contêm tanto a quantidade de fiscalizações realizadas , como o número de condutores com excesso de álcool, excesso de velocidade , entre outra contraordenações. Para complementar os dados fornecidos pela GNR, foram exploradas outras bases de dados disponíveis publicamente , como por exemplo dados metrológicos e os calendários anuais com informação relativa a feriados e festividades. Foram testados tanto métodos clássicos como métodos de aprendizagem profunda. Os melhores resultados foram obtidos para o algoritmo da rede neural.porPredição de riscoAcidentes de viaçãoclassificação supervisionadamétodos clássicosredes neurais profundastext