Aplicações de técnicas multivariadas em banco de dados de eventos de incêndio

• Autor(a) principal: Machado, Camila da Silveira
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/199185
• topic: Análise de clusters; Mineração de dados; Seleção de variáveis; Incêndios; Sistemas de produção; Classification; Cluster analysis; Principal component analysis; K-means; Silhouette index; Data mining tools; Selection of variables; K-nearest neighbor; Fire

Incêndios em ambientes residenciais respondem por um quarto das ocorrências anuais totais de incidentes com fogo nos EUA, sendo responsáveis, nos últimos anos, por aproximadamente oitenta por cento das mortes e das lesões em civis nos EUA. Estatísticas de incêndio têm sido estudadas para o entendimento do comportamento e tendências de tais eventos, com vistas a auxiliar no desenvolvimento de diretivas para prevenção, proteção e combate ao fogo e alocação de recursos de segurança. Nesse sentido, percebese o sucessivo emprego de ferramentas multivariadas para o reconhecimento de padrões nas ocorrências de incêndios domiciliares, em particular a análise de cluster. O primeiro artigo objetiva a formação de grupos homogêneos de ocorrências de incêndios residenciais, a partir do uso de ferramentas multivariadas. O método proposto combina procedimentos hierárquicos e não hierárquicos de clusterização, Análise de Componentes Principais (ACP) e Silhouette Index (SI) para avaliar a qualidade dos agrupamentos gerados. O segundo artigo propõe o emprego de técnicas de mineração de dados para selecionar as variáveis mais relevantes para classificação das ocorrências de incêndio em classes. A sistemática apresentada combina a técnica “omita uma variável de cada vez” e a ferramenta de classificação K-Nearest Neighbor (KNN), objetivando selecionar o melhor subconjunto de variáveis independentes que descrevem as características dos eventos de incêndio para a predição da variável de resposta (classe de causa do incêndio), avaliando-se também o grau de relevância das variáveis para o modelo de classificação. Em ambos artigos, as metodologias propostas foram aplicadas ao conjunto de observações de incêndios residenciais reportados nos estados americanos da Flórida e do Texas, no período de 2010 a 2014, e associados a cinco principais causas.