Enhancing Crime Forecasting with Hybrid Approaches: Integrating Machine Learning and Statistical Models - Cauas, Paulo; Pastor, Ruam; Mattos Neto, Paulo S. G. de; Duarte, Filipe C. de L. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
A previsão de crimes representa um desafio significativo para a segurança pública. Este artigo investiga o uso de sistemas híbridos para previsão de séries temporais de crimes, utilizando dados de diferentes estados brasileiros. A proposta consiste em combinar modelos de Aprendizado de Máquina (AM) para capturar padrões não lineares das séries temporais, seguidos pela aplicação do modelo estatístico Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) sobre os resíduos de previsão, visando modelar padrões lineares remanescentes. Para avaliação, as versões híbridas propostas utilizaram os modelos de AM: Long Short-Term Memory (LSTM), Multilayer Perceptron (MLP) e Support Vector Regression (SVR). As versões da abordagem proposta (LSTM+ARIMA, MLP+ARIMA e SVR+ARIMA) foram comparadas com modelos individuais e híbridos tradicionais da literatura. Os resultados demonstram que as abordagens híbridas propostas apresentam desempenho superior, especialmente em cenários com alta complexidade e predominância de padrões não lineares, reforçando a importância de estratégias que integrem diferentes paradigmas de modelagem. O estudo avança o campo da previsão de crimes ao demonstrar a eficácia da abordagem híbrida proposta. Os resultados reforçam o potencial dos sistemas híbridos como uma base robusta e inovadora para sistemas de apoio à decisão em segurança pública, demonstrando que a integração de diferentes paradigmas de modelagem pode oferecer ganhos substanciais em precisão e utilidade prática.