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Enregistrement W2884777291 · doi:10.1109/wsc.2018.8632536

MODELING BURSTS IN THE ARRIVAL PROCESS TO AN EMERGENCY CALL CENTER

2018· article· en· W2884777291 sur OpenAlexaff
Pierre L’Ecuyer, Klas Gustavsson, Leif Olsson

Notice bibliographique

Revue2018 Winter Simulation Conference (WSC) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Distribution Estimation and Applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalComputer Research Institute of Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArrival timeComputer scienceALARMProcess (computing)Stochastic processCenter (category theory)Call managementReal-time computingEvent (particle physics)Multivariate statisticsTime of arrivalCall durationCall controlStatisticsTelecommunicationsEngineeringMathematicsAerospace engineeringTransport engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In emergency call centers (for police, firemen, ambulances) a single event can sometimes trigger many incoming calls in a short period of time. Several people may call to report the same fire or the same accident, for example. Such a sudden burst of incoming traffic can have a significant impact on the responsiveness of the call center for other events in the same period of time. We examine data from the SOS Alarm center in Sweden. We also build a stochastic model for the bursts. We show how to estimate the model parameters for each burst by maximum likelihood, how to model the multivariate distribution of those parameters using copulas, and how to simulate the burst process from this model. In our model, certain events trigger an arrival process of calls with a random time-varying rate over a finite period of time of random length.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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