State-of-the-Art Review and Comparative Experimentation of Emergency Call Prediction Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we present a comprehensive survey of emergency call volume prediction methods, along with a comparative experimental study of various models. We first outline the methods and their use cases, highlighting the key features leveraged in each state-of-the-art approach. Using real time series data on emergency calls, supplemented with meteorological, demographic, and event-related variables, we evaluate the existing models at two granularities: yearly and daily. In addition to applying the original methods, as they are proposed in the state of the art, we perform the variable selection through techniques like Lasso, Correlation Coefficients (CC), Recursive Feature Elimination (RFE), and Random Forest Feature Importance (RFFI). We then compare time series based models, regression models, neural networks, and non-parametric approaches. Performance is evaluated using metrics including Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Squared Error (RMSE), Residual Standard Deviation (RSD), and the Coefficient of Determination (R 2 ). The results show that Random Forest and feature-selection–based Lasso achieve the highest accuracy for predicting the total call volume for each hour of the day throughout the year. For daily call volume, time series–based methods perform best when using weather conditions and temporal variables selected by the RFFI method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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