Publicação em atas de evento científico
Data-driven disaster management in a smart city
Sandra P. Gonçalves (Gonçalves, S. P:); Joao C Ferreira or Joao Ferreira (Ferreira, J. C.); Ana Madureira (Madureira, A.);
Intelligent Transport Systems: 5th EAI International Conference, INTSYS 2021
Ano (publicação definitiva)
2021
Língua
Inglês
País
Suíça
Mais Informação
Web of Science®

Esta publicação não está indexada na Web of Science®

Scopus

Esta publicação não está indexada na Scopus

Google Scholar

Esta publicação não está indexada no Google Scholar

Abstract/Resumo
Disasters, both natural and man-made, are extreme and complex events with consequences that translate into a loss of life and/or destruction of properties. The advances in IT and Big Data analysis represent an opportunity for the development of resilient environments once the application of analytical methods allows extracting information from a significant amount of data, optimizing the decision-making processes. This research aims to apply the CRISP-DM methodology to extract information about incidents that occurred in the city of Lisbon with emphasis on occurrences that affected buildings, constituting a tool to assist in the management of the city. Through this research, it was verified that there are temporal and spatial patterns of occurrences that affected the city of Lisbon, with some types of occurrences having a higher incidence in certain periods of the year, such as floods and collapses that occur when there are high levels of precipitation. On the other hand, it was verified that the downtown area of the city is the area most affected by occurrences. Finally, machine learning models were applied to the data and the predictive model Random Forest obtained the best result with an accuracy of 58%.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Disaster management,Data mining,Machine learning,Smart city
  • Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática - Engenharia e Tecnologia
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
UIDB/04466/2020 Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.