911. Qual é sua emergência?: modelagem de séries temporais para previsão de demandas de ligações para centrais de emergências
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Monografia de especialização
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Sueli Aparecida Mingoti
Mario Ernesto Piscoya Díaz
Mario Ernesto Piscoya Díaz
Resumo
Este estudo teve como objetivo realizar uma previsão do número diário de chamadas ao serviço de emergência em Baltimore. Para alcançar esse objetivo, empregou-se a metodologia proposta por Box-Jenkins e utilizaram-se dados coletados no período de 2015 a 2021. As chamadas recebidas no número telefônico 911 inicialmente foram classificadas de acordo com suas naturezas, abrangendo categorias como emergências de saúde, tráfego e incêndio. Contudo, para a análise, essas categorias foram unificadas. Após uma análise exploratória detalhada dos dados, foram desenvolvidos dois modelos SARIMA. Esses modelos incorporaram uma variabilidade sazonal diária de 7 dias, com parâmetros que demonstraram ser significativamente diferentes de zero. Além disso, foi verificado se esses modelos estavam na região de estacionariedade e invertibilidade adequada para uma previsão precisa. O passo seguinte foi assegurar que o vetor de resíduos dos modelos se comportasse como um processo de ruído branco, garantindo a confiabilidade das previsões geradas. Posteriormente, realizou-se a estimativa das previsões com base nos modelos desenvolvidos. Por meio da avaliação das estatísticas de erros de previsão, foi possível identificar e selecionar o modelo que se mostrou mais adequado para fins de prognóstico. Esse processo de análise sistemática e rigorosa permitiu obter resultados confiáveis na previsão do número diário de chamadas para o serviço de emergência em Baltimore.
Abstract
This study aimed to forecast the daily number of emergency service calls in Baltimore. To achieve this goal, the methodology proposed by Box-Jenkins was employed, and data collected from 2015 to 2021 were used. Initially, calls received at the 911 telephone number were classified according to their nature, encompassing categories such as health emergencies, traffic incidents, and fires. However, for the analysis, these categories were consolidated. Following a detailed exploratory analysis of the data, two SARIMA models were developed. These models incorporated a daily seasonal variability of 7 days, with parameters that proved to be significantly different from zero. Furthermore, it was verified that these models were in the appropriate stationarity and invertibility region for accurate forecasting. The next step was to ensure that the residuals' vector of the models behaved like a white noise process, ensuring the reliability of the generated forecasts. Subsequently, forecasts were estimated based on the developed models. By evaluating forecast error statistics, it was possible to identify and select the model that proved most suitable for forecasting purposes. This systematic and rigorous analysis process allowed for obtaining reliable results in forecasting the daily number of calls for the emergency service in Baltimore
Assunto
Estatística, Análise de séries temporais, Previsão, Centrais telefônicas
Palavras-chave
Estatística, Análise de séries temporais, Previsão, Centrais telefônicas
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