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Monitoramento Ambiental de Cidades Urbanas: Detectando Outliers via Análise Fatorial Exploratória 城市环境监测:通过探索性因素分析检测异常值
Pub Date : 2018-07-26 DOI: 10.5753/wbci.2018.3227
Thiago I. A. Souza, A. L. L. Aquino, Danielo G. Gomes
Nosúltimos anos, as cidades inteligentes têm emergido como um vasto repositório de dados. Assim, surge a necessidade de detectar importantes eventos que estão fora do padrão de normalidade, os chamados outliers. Neste artigo, propomos uma nova abordagem de detecção de outliers para dados de monitoramento de ambientes urbanos inteligentes baseada na Análise Fatorial Exploratória (AFE), através dos seguintes procedimentos: primeiro, aplicamos AFE gerando uma estrutura fatorial-base; na sequência, a distância de Mahalanobis é calculada sobre os fatores extráıdos para a detecção de outliers. Dados reais das cidades espanholas de Elda e Rois validaram nossa proposta e a AFE revelou os fatores mais influentes nos padrões de outliers detectados.
近年来,智慧城市已经成为一个巨大的数据宝库。因此,需要检测异常的重要事件,即所谓的异常值。本文提出了一种基于探索性因子分析(efa)的智能城市环境监测数据异常值检测新方法,方法如下:首先,我们应用efa生成因子基结构;其次,我们应用efa生成因子基结构后,距离因素的计算(extráı检测的异常值。来自西班牙城市Elda和Rois的真实数据验证了我们的建议,AFE揭示了检测到的异常值模式中最具影响力的因素。
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Anais do Workshop Brasileiro de Cidades Inteligentes (WBCI)
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