Técnicas para Detecção de Anomalias em Padrões de Séries Espaço-Temporais: Uma Revisão Sistemática de Literatura

ETIS - Journal of Engineering, Technology, Innovation and Sustainability

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ISSN: 2596-1586
Editor Chefe: Eduardo Dourado Argôlo e Isa Lorena Silva Barbosa
Início Publicação: 26/02/2019
Periodicidade: Semestral
Área de Estudo: Ciência da computação, Área de Estudo: Engenharias, Área de Estudo: Engenharia ambiental, Área de Estudo: Engenharia civil, Área de Estudo: Engenharia de produção, Área de Estudo: Engenharia elétrica, Área de Estudo: Engenharia mecânica

Técnicas para Detecção de Anomalias em Padrões de Séries Espaço-Temporais: Uma Revisão Sistemática de Literatura

Ano: 2019 | Volume: 1 | Número: 1
Autores: Leandro Pedrosa
Autor Correspondente: Leandro Pedrosa | [email protected]

Palavras-chave: detecção de anomalias no tráfego, detecção de padrões, rede de ônibus, avaliação do impacto em tráfego de veículos

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Justificativa: O uso de técnicas para detecção de anomalias e seus impactos é um dos fatores determinantes para a avaliação das condições de tráfego urbano. Objetivo: Investigar técnicas para detecção de padrões e anomalias em séries espaçotemporais. Método: Uma revisão sistemática foi realizada, a partir dos achados em uma base de dados científica (Scopus). Utilizou-se uma string de busca e, em seguida, a leitura e aplicação dos critérios de inclusão e exclusão para seleção dos estudos primários. Resultados: Trinta e dois artigos foram recuperados, sendo que destes, somente doze foram incluídos nesta revisão (38%). Esses diferentes estudos possuem alguns aspectos em comum. O principal é a necessidade de seleção inicial / preparação dos dados a serem coletados e analisados. Esta é uma etapa primordial para determinação dos padrões e anomalias no tráfego de veículos. Diferentes técnicas para identificação de anomalias foram analisadas, sendo as mais predominantes o cálculo da distância euclidiana e o uso de uma arquitetura orientada a serviços e a eventos. Essas técnicas demonstraram ser eficientes no fornecimento de fluxos de tráfego que causam anomalias. Conclusão: O uso dessas técnicas é essencial para a coleta de informações necessárias para o processo de tomada de decisão, em busca da melhoria da qualidade e mobilidade urbana.