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Título : Predicción de alertas de incidentes para un servicio integrado de seguridad mediante aprendizaje de máquinas
Director(es): Carrera Erazo, Enrique Vinicio
Autor: Patiño Vela, Christopher Alexander
Palabras clave : BASES DE DATOS
TRANSMISIÓN DE DATOS
INTERFAZ GRÁFICA
VECTORES
EMERGENCIAS
Fecha de publicación : 2018
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones.
Citación : Patiño Vela, Christopher Alexander (2018). Predicción de alertas de incidentes para un servicio integrado de seguridad mediante aprendizaje de máquinas. Carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí.
Abstract: Un Servicio Integrado de Seguridad se encarga de atender las llamadas de emergencia de la ciudadanía para prestar la debida atención mediante la asignación de los recursos necesarios que requiera el incidente, a través de las instituciones de policía, bomberos, sanidad, militares, salud, etc.; por el hecho de que se debe atender la solicitud de una gran cantidad de emergencias no previstas, hay ocasiones en que no se tienen los recursos listos, resultando en consecuencias fatales. Para que el sistema mencionado pueda ser más eficiente en el aspecto de disponibilidad de recursos y por lo tanto en la atención de emergencias, se implementa un software capaz de predecir el número y el tipo de incidentes que puedan suscitarse en un distrito, mes, día de la semana y turno (horario) específicos, para lo cual se toma como ejemplo el Servicio Integrado de Seguridad ECU 911 y el centro zonal Quito específicamente. Dicho objetivo se realiza mediante la aplicación de aprendizaje de máquinas, exactamente las máquinas de vectores soporte (SVM) de clasificación y regresión, utilizando bases de datos de llamadas de emergencias del año 2014 proporcionada por la empresa. Después de realizar una serie de pruebas de diferentes modelos SVM con distintos métodos de tratamiento de datos y basándose en el mejor rendimiento de acuerdo al MAE y al error relativo, se elige el mejor modelo con respuestas cuantificadas a escala exponencial a 512 niveles y kernel gaussiano, con el cual se crea una interfaz gráfica amigable para manejo de cualquier usuario.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/14075
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