应用时间序列估计Cascavel-PR的登革热病例数

IF 0.2 Q4 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS Revista Brasileira de Computacao Aplicada Pub Date : 2022-10-10 DOI:10.5335/rbca.v14i3.13483
Angelo José Orssatto, Claudia Brandelero Rizzi, R. L. Rizzi, André Luiz Brun
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摘要

登革热是当今最重要的疾病之一,威胁着世界上大约一半的人口,尤其是靠近热带、热带和亚热带气候的地区,以及城市和郊区。该疾病导致的病例和死亡人数大幅增加,这意味着社会和经济影响更大。防治病媒和适当处理受污染者的一个良好战略是为负责机构做好适当的准备。因此,能够预测登革热疫情发生的策略发挥着关键作用。这项研究评估了估计巴拉那卡斯卡韦尔市登革热阳性病例数的几种策略。对移动平均、指数平滑、ARIMA、SVM、MLP、随机森林和递归神经网络等方法进行了评价。研究中使用的信息是2007年至2014年期间的阳性病例数量、发生月份、平均温度、降雨量指数和空气相对湿度。然后,随机森林和移动平均算法获得了最佳性能,RMSE分别为3.264和4.123。
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Aplicação de séries temporais na estimação do número de casos de dengue em Cascavel-PR
A dengue é uma das doenças mais importantes atualmente, ameaçando aproximadamente metade da população mundial, principalmente as regiões próximas aos trópicos, com climas tropicais e subtropicais, em áreas urbanas e suburbanas. O número de casos e mortes decorrentes da doença tem aumentado consideravelmente, implicando em maiores impactos sociais e econômicos. Uma boa estratégia para o combate ao vetor e ao tratamento apropriado aos contaminados é a preparação adequada dos órgãos responsáveis. Assim, estratégias que possam predizer a ocorrência de surtos da dengue desempenham papel primordial. Neste estudo fez-se a avaliação de diversas estratégias na estimação do número de casos positivos de dengue para o município de Cascavel, Paraná. Avaliou-se os métodos de Média Móvel, Suavização Exponencial, ARIMA, SVM, MLP, Florestas Aleatórias e Redes Neurais Recorrentes. As informações utilizadas no estudo foram o número de casos positivos no período de 2007 a 2014, o mês de ocorrência, a temperatura média, o índice pluviométrico e a umidade relativa do ar. O melhor desempenho foi alcançado pelo MLP com valor de 3,163 para a raiz do erro quadrático médio (RMSE). Em seguida, os melhores desempenhos foram obtidos pelos algoritmos de Floresta Aleatório e Média Móvel, com RMSE de 3,264 e 4,123, respectivamente.
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