Previsão de casos de dengue por meio de redes neurais artificiais
Data
2016
Autores
Mittelmann, Munyque
Orientadores
Daniel Gomes Soares, Msc
Coorientadores
Avaliadores
André Alessandro Stein, Msc
Juliano Tonizetti Brignoli, Dr
Juliano Tonizetti Brignoli, Dr
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Resumo
A dengue é uma doença transmitida pela picada de mosquitos do gênero Aedes. Apesar de ser um problema de saúde pública mundial, países tropicais, como o Brasil, são os mais atingidos por esta enfermidade. Devido à falta de medicamentos antivirais específicos e vacinas preventivas, é essencial prover informações adequadas aos órgãos públicos e à comunidade. Neste cenário, um alerta precoce de surtos de dengue possibilitaria a tomada de ações preventivas para um efetivo controle da doença, melhorando a eficiência das campanhas de controle dos vetores e permitindo mobilização de recursos humanos e materiais. Ao possibilitar a tomada de ações preventivas para um controle efetivo da doença, a previsão da incidência da dengue adquire um papel social indispensável. Dentre as técnicas que podem ser utilizadas na elaboração de modelos de previsão, incluem-se as Redes Neurais Artificiais (RNAs). RNAs são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso de seres vivos. O propósito deste trabalho é desenvolver um modelo de previsão de casos de dengue para os municípios de Itajaí (Santa Catarina) e Guarulhos (São Paulo) por meio da técnica de RNAs. Neste trabalho, é comparada a utilização de duas arquiteturas distintas de RNAs, as redes Perceptron Multicamadas e as Redes Neurais Auto-Regressivas com Entradas Exógenas. Para que os objetivos do trabalho sejam atingidos, inicialmente foi realizada uma revisão sistemática da literatura de modo a identificar os modelos que têm sido utilizados para previsão de incidência de dengue, as variáveis utilizadas nestes modelos e o horizonte de previsão. Posteriormente, foi realizada a modelagem e treinamento das redes com diversas configurações de variáveis de entrada e parâmetros iniciais. O desempenho das redes modeladas foi analisado por meio de índices estatísticos e gráficos. Os resultados mostram que é possível realizar a previsão de casos de dengue nas áreas de estudo, com erro e antecedência aceitáveis, utilizando-se RNAs e tendo como entrada informações meteorológicas e dados quantitativos da dengue.
Descrição
Palavras-chave
Previsão de Dengue , Redes Neurais Artificiais , Inteligência Artificial