O APLICATIVO AUXILIAR PARA BUSCA DE INFECTADOS POR COVID-19

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FACULDADE PAN AMAZÔNICA – FAPAN CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

HUGO PATRÍCIO SILVA PINHEIRO

APLICATIVO AUXILIAR PARA BUSCA DE INFECTADOS POR COVID-19

BELÉM

2020

APLICATIVO AUXILIAR PARA BUSCA DE INFECTADOS POR COVID-19

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Faculdade Pan Amazônica – FAPAN como requisito para obtenção do grau de Bacharel em Ciência da Computação.

Orientador: Prof. (Me.) Luís Alberto Filho

BELÉM 2020

APLICATIVO AUXILIAR PARA BUSCA DE INFECTADOS POR COVID-19

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Faculdade Pan Amazônica – FAPAN como requisito para obtenção do grau de Bacharel em Ciência da Computação.

Orientador: Prof. (Me.) Luís Alberto Filho

Aprovado em:        /        /        

Banca Examinadora

        - Orientador Prof.

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Prof.

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Prof.

Dedico este trabalho à minha família, aos professores do curso, ao meu orientador, aos  amigos da faculdade pelos anos de amizade e aos

colegas  da área.

AGRADECIMENTOS

À Deus por ser a base das minhas conquistas e por me dar forças todos dias nas caminhadas.

Aos meus pais, por acreditarem e terem interesse em minhas escolhas, apoiando, para que eu superasse todas as dificuldades.

Aos professores do curso, pela dedicação em suas orientações prestadas na elaboração deste trabalho, incentivando e colaborando no desenvolvimento das ideias.

Ao meu orientador por ajudar na realização deste trabalho, aos meus colegas de curso que pretendo encontrar brevemente no mercado de trabalho.

“Uma vez que você tenha experimentado voar, você andará pela terra com seus olhos voltados para céu, pois lá você esteve e para lá você desejará voltar. ”

(Leonardo da Vinci)

"A paciência faz contra as ofensas o mesmo que as roupas fazem contra o frio; pois, se vestires mais roupas conforme o inverno aumenta, tal frio não te poderá afetar. De modo semelhante, a paciência deve crescer em relação às grandes ofensas; tais injúrias não poderão afetar a tua mente ”

(Leonardo da Vinci)

Este artigo descreve um estudo feito para prever vagas de estacionamento em cidades inteligentes e disponibilizar essa funcionalidade para a população. O algoritmodeárvoresderegressãofoiutilizadoparagerarosresultadosdeprediçãoe os resultados foram avaliados utilizando o erro médio quadrático e o percentual da média de erro absoluto. Utilizou-se o conjunto de dados publicado pelo conselho da cidadedeBirmingham,naInglaterra,comopropósitodetestarestratégiasdepredição e analisar seus resultados. Para que os usuários tenham acesso aos resultados dos modelos e possam programar seus trajetos, foi idealizado um aplicativo móvel que realizará projeções através de solicitações enviadas aumaAPI. Com base reais nos dados coletados e nos cálculos conclui-se que a árvore de regressão obteve ótimos resultados na predição dosestacionamentos.

Palavras-chave: Árvore de Regressão. IoT. Cidades Inteligentes.

This paper describes a study made for the forecast of parking spaces in smart cities and provides the functionality for the population. The regression tree algorithmwasused to generate the prediction results and the resultswereevaluated by the mean square error and the mean of the percentage absolute error. The public data set submitted by the city council of Birmingham, England,wasusedtotest forecasting strategies and results.Inorder for clients to have access to the results and better plan their parking decisions,wedesigned an mobile application that can interact with the trained decision tree through an onlineAPI.Based on actual data collected and completed calculations which is a regression tree recorded optimal results in parking prediction.

Keywords: Regression Tree. IoT. Smart Cities.

1. INTRODUÇÃO        10
2. MATERIAISEMÉTODOS        11

1. Conjunto de Dados        11
2. Pré-processamento        12
3. Implementação das árvoresderegressão        13
4. Erro MédioQuadrático(MSE)        14
5. Erro MédioAbsoluto(MAE)        14
6. ProtótipodoAplicativo        15

1. RESULTADOS        16
2. DISCUSSÃO        18
3. CONCLUSÃO        20

REFERÊNCIAS        21

1. INTRODUÇÃO

Atualmente, devido ao crescimento do número de habitantes e de carros particulares comerciais, principalmente nas áreas urbanas, torna-se cada vez mais difícil encontrar vagas para estacionamento, o que causa insatisfação aos motoristas. O estudo de Shoup (2011) informa que cerca de 30% do congestionamento de trânsito é causado por motoristas que estão procurando por umlocalpara estacionar. As decisões dos motoristassãotemporalmente dependentes, o que implica que elas são influenciadas pela experiência passada, bem como pelas percepções em tempo real (Vlahogianni et al.,2015).