Dissertação
Forecasting Human Mobility Patterns in Madeira Island EVALUATED
Compreender os padrões regionais de mobilidade é um tema de imensa importância para várias áreas como o planeamento dos transportes públicos, o turismo e, nos anos mais recentes, os cuidados de saúde. A pandemia COVID-19 mudou completamente os padrões de mobilidade dos cidadãos e as suas rotinas diárias. Com isto em mente, a sua previsão pode ajudar a prevenir surtos, aconselhando as pessoas sobre que lugares estão sobrelotados. Além disso, pode ainda ajudar a compreender o impacto de uma pandemia nos padrões de mobilidade. A mobilidade na Ilha da Madeira é estudada, relativamente ao número de dispositivos com capacidade Wi-Fi detectados. Para alcançar os nossos objectivos, utilizámos modelos de previsão multivariados para prever uma série temporal multivariada e discreta. Os métodos de Clustering são utilizados para agrupar séries, reduzir a dimensionalidade, e testar a sua utilidade quando combinados com hierarchical forecasting. Como principais conclusões, descobrimos que as séries tinham uma sazonalidade de 7 dias - o número de dispositivos estava relacionado ao dia da semana. Em termos de desempenho do modelo, a aplicação de Clustering produziu resultados muito bons quando comparados com um método convencional. A pandemia teve um impacto significativo nos padrões de mobilidade, diminuindo significativamente o número de dispositivos detectados em praticamente todos os locais em análise. Utilizando as previsões, é também possível aconselhar as comunidades sobre áreas que devem ser evitadas, a fim de evitar a congregação de pessoas. Concluímos que os modelos de previsão podem ser utilizados no contexto de padrões de mobilidade em grande escala.
dezembro 6, 2021, 17:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Catedrático