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Análise, modelagem e predição de eventos em praças digitaisTrindade, Andrea Garcia January 2018 (has links)
Orientador: Prof. Dr. Carlos Alberto Kamienski / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, Santo André, 2018. / A utilização das tecnologias de informação e comunicação (TICs) está cada dia mais presente na vida das pessoas, gerando mudanças em nosso comportamento, no modo como nos relacionamos, como nos comunicamos, ou ainda na forma como passamos a realizar certas ações. A cidade de São Paulo oferece desde 2014 acesso à Internet gratuitamente em 120 locais públicos através do Programa WiFiLivreSP. Embora estejam disponíveis dados de desempenho dessas praças, existe uma carência de informações sobre o perfil de utilização cotidiano destes locais e o impacto causado por ocorrência de eventos, elevando o número de usuários conectados. Este estudo modela estes perfis, analisando seu uso e procura realizar através da quantidade de usuários conectados a predição de situações atípicas (anomalias), caracterizando possíveis eventos e suas consequências. Para a modelagem e predição foram utilizadas as técnicas SARIMA e Suavização Exponencial Holt-Winters, onde a modelagem SARIMA demonstrou melhor desempenho e a detecção de possíveis anormalidades desenvolvida com a técnica de janelas deslizantes. Este estudo tem por finalidade desenvolver um conjunto de informações à tomada de decisões sobre as praças digitais já implantadas e parâmetros para análises em futuras implantações. / The use of information and communication technologies (ICTs) are increasingly present in people's lives, generating changes in our behavior, without terms how we relate, how we do not communicate, and how we do certain actions. Since 2014, the city of São Paulo has been offering free internet access on 120 public sites through WiFiLivreSP Project. Available performance data is available there is information about the daily usage profile of your sites and the impact caused by the occurrence of events, increasing the number of connected users. This study models these profiles, analyzing their use and seeks to perform through the number of users connected to a prediction of atypical situations (anomalies), characterizing events and their consequences. For a modeling and prediction with the SARIMA and Holt-Winters Exponential Smoothing techniques, where a SARIMA modeling demonstrated better performance and a detection of possible abnormalities developed with the sliding window technique. The purpose of this study is to develop a set of information to make decisions about how digital places already deployed and for analysis in future deployments.
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