PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

DOI :

https://doi.org/10.17564/2316-3798.2018v6n3p53-62

Auteurs-es

  • Arthur Pontes de Miranda Ramos Soares Universidade Federal de Alagoas
  • Pedro Henrique Pereira Alves Universidade Federal de Alagoas
  • Isabela Cavalcante Martins Universidade Federal de Alagoas
  • Lucas Costa Barreto Universidade Federal de Alagoas
  • Frede de Oliveira Carvalho Universidade Federal de Alagoas

Mots-clés :

Transformada Wavelet Contínua, Dengue, Salvador, RNA

Publié-e

2018-06-26

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Numéro

Rubrique

Artigos

Résumé

A dengue é uma arbovirose que tem como vetores transmissores os mosquitos do gênero Aedes, e é considerada uma das doenças mais perigosas das quais pode ser transmitida elo mosquito Aedes, já que a sua difusão pode ser bem rápida causando mortalidade (na forma de dengue hemorrágica principalmente) do indivíduo que a contrai. No Brasil, os números de casos de dengue vêm crescendo de forma preocupante, com surtos cíclicos, intercalando-se com ocorrências de epidemias. Portanto, os investimentos governamentais têm sido cada vez maiores objetivando diminuir esta propensão, buscando principalmente o entendimento das variáveis que favorecem o desenvolvimento do vetor, bem como a utilização de ferramentas computacionais para prever os casos de incidência. Neste contexto, faz-se necessário o tratamento de dados confiáveis, os quais traduzam a dinâmica da incidência da doença. Desta forma, a obtenção dos dados de casos de dengue na forma de séries de temporais tem sido utilizada recorrentemente. Em posse desses dados, é possível desenvolver métodos analíticos os quais permitam efetuar o prognóstico e posterior prevenção da manifestação de casos da referida doença. Uma das técnicas mais eficiente e recorrentemente citada na literatura é a análise das séries temporais através da associação de sistemas inteligentes (como as Redes Neurais Artificiais) com técnicas de análise de sinais (como a Transformada Wavelet Discreta). Essa técnica denominada por alguns autores como conjunção TWD-RNA (Transformada Wavelet Discreta com Rede Neural Artificial) tem apresentado resultados superiores em relação a métodos clássicos baseados somente em estatística. Desta forma, neste trabalho buscou-se investigar a eficiência da conjunção TWD-RNA no prognóstico de casos de dengue na cidade de Salvador, a partir dos dados mensais de casos de dengue evidenciados entre os anos de 2000 a 2008 obtidos no site da SINAN (Sistema de Informações de Agravos de Notificação).

Bibliographies de l'auteur-e

Arthur Pontes de Miranda Ramos Soares, Universidade Federal de Alagoas

Estudante de Graduação em Engenharia Química

Pedro Henrique Pereira Alves, Universidade Federal de Alagoas

Estudante de Graduação em Engenharia Química

Isabela Cavalcante Martins, Universidade Federal de Alagoas

Estudante de Graduação em Engenharia Química

Lucas Costa Barreto, Universidade Federal de Alagoas

Estudante de Graduação em Engenharia Química

Frede de Oliveira Carvalho, Universidade Federal de Alagoas

Doutor em Engenharia Química, professor associado IV, integrante do Grupo de Pesquisa Grupo de Qualidade Meio Ambiente e Energia

Comment citer

Soares, A. P. de M. R., Alves, P. H. P., Martins, I. C., Barreto, L. C., & Carvalho, F. de O. (2018). PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS. Interfaces Científicas - Saúde E Ambiente, 6(3), 53–62. https://doi.org/10.17564/2316-3798.2018v6n3p53-62