Redes neurais artificiais aplicadas à previsão da incidência de malária no estado de Roraima / Redes neurais artificiais aplicadas à previsão da incidência de malária no estado de Roraima

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

O presente trabalho objetiva a criação de um protótipo denominado de SISPIMA Sistema de Previsão da Incidência da Malária, para gerar previsões da incidência de malária no estado de Roraima em três períodos distintos: curto prazo (3 meses), médio prazo (6 meses) e longo prazo (12 meses). Para o desenvolvimento do sistema, foram empregadas técnicas de redes neurais artificiais e análise de séries temporais. O SISPIMA é constituído de quatro etapas: coleta e armazenagem dos dados, pré-processamento, treinamento e previsão da incidência de malária. Os dados foram obtidos por meio do acesso ao portal SIVEP- Malária do Ministério da Saúde. Esses foram filtrados, normalizados e classificados pelo SISPIMA na etapa de pré-processamento antes de efetuar o treinamento e a previsão. Para o treinamento e previsão, utiliza se as redes neurais artificiais. A arquitetura da rede neural artificial empregada foi o multilayer perceptron (MLP) com uma variação do algoritmo de treinamento backpropagation, denominado de Resilient Propagation (RPROG). Para validar os resultados e apurar o desempenho e acurácia do sistema proposto, utiliza-se o modelo ARIMA como comparativo, devido a sua larga aplicação na previsão de séries epidemiológicas.

ASSUNTO(S)

arima models exponential smoothing redes neurais artificiais previsão da incidência de malária backpropagation modelo arima suavização exponencial engenharia eletrica redes neurais (computação) malária - roraima artificial neural network forecasting of malaria backpropagation

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