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

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Soares, Arthur Pontes de Miranda Ramos
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: Alves, Pedro Henrique Pereira, Martins, Isabela Cavalcante, Barreto, Lucas Costa, Carvalho, Frede de Oliveira
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Interfaces Científicas. Saúde e Ambiente (Online)
DOI: 10.17564/2316-3798.2018v6n3p53-62
Texto Completo: https://periodicos.set.edu.br/saude/article/view/5434
Resumo: 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).
id UNIT-1_aa4c0317b47c8abb0d1940532d006b1c
oai_identifier_str oai:ojs.emnuvens.com.br:article/5434
network_acronym_str UNIT-1
network_name_str Interfaces Científicas. Saúde e Ambiente (Online)
spelling PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAISTransformada Wavelet ContínuaDengueSalvadorRNAA 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).Editora Universitária Tiradentes2018-06-26info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.set.edu.br/saude/article/view/543410.17564/2316-3798.2018v6n3p53-62Interfaces Científicas - Saúde e Ambiente; v. 6 n. 3 (2018); 53-622316-37982316-331310.17564/2316-3798.2018v6n3reponame:Interfaces Científicas. Saúde e Ambiente (Online)instname:Universidade Tiradentes (UNIT)instacron:UNITporhttps://periodicos.set.edu.br/saude/article/view/5434/pdfCopyright (c) 2018 Interfaces Científicas - Saúde e Ambienteinfo:eu-repo/semantics/openAccessSoares, Arthur Pontes de Miranda RamosAlves, Pedro Henrique PereiraMartins, Isabela CavalcanteBarreto, Lucas CostaCarvalho, Frede de Oliveira2020-11-17T18:32:37Zoai:ojs.emnuvens.com.br:article/5434Revistahttps://periodicos.set.edu.br/saudePRIhttps://periodicos.set.edu.br/index.php/saude/oai||crismporto@gmail.com||interfaces_saude_editor@yahoo.com.br2316-37982316-3313opendoar:2020-11-17T18:32:37Interfaces Científicas. Saúde e Ambiente (Online) - Universidade Tiradentes (UNIT)false
dc.title.none.fl_str_mv PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
title PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
spellingShingle PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Soares, Arthur Pontes de Miranda Ramos
Transformada Wavelet Contínua
Dengue
Salvador
RNA
Soares, Arthur Pontes de Miranda Ramos
Transformada Wavelet Contínua
Dengue
Salvador
RNA
title_short PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
title_full PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
title_fullStr PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
title_full_unstemmed PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
title_sort PROGNÓSTICO DA INCIDÊNCIA DE CASOS DE DENGUE NA CIDADE DE SALVADOR – BAHIA, UTILIZANDO A TRANSFORMADA WAVELET DISCRETA EM CONJUNÇÃO COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
author Soares, Arthur Pontes de Miranda Ramos
author_facet Soares, Arthur Pontes de Miranda Ramos
Soares, Arthur Pontes de Miranda Ramos
Alves, Pedro Henrique Pereira
Martins, Isabela Cavalcante
Barreto, Lucas Costa
Carvalho, Frede de Oliveira
Alves, Pedro Henrique Pereira
Martins, Isabela Cavalcante
Barreto, Lucas Costa
Carvalho, Frede de Oliveira
author_role author
author2 Alves, Pedro Henrique Pereira
Martins, Isabela Cavalcante
Barreto, Lucas Costa
Carvalho, Frede de Oliveira
author2_role author
author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Soares, Arthur Pontes de Miranda Ramos
Alves, Pedro Henrique Pereira
Martins, Isabela Cavalcante
Barreto, Lucas Costa
Carvalho, Frede de Oliveira
dc.subject.por.fl_str_mv Transformada Wavelet Contínua
Dengue
Salvador
RNA
topic Transformada Wavelet Contínua
Dengue
Salvador
RNA
description 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).
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-06-26
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://periodicos.set.edu.br/saude/article/view/5434
10.17564/2316-3798.2018v6n3p53-62
url https://periodicos.set.edu.br/saude/article/view/5434
identifier_str_mv 10.17564/2316-3798.2018v6n3p53-62
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://periodicos.set.edu.br/saude/article/view/5434/pdf
dc.rights.driver.fl_str_mv Copyright (c) 2018 Interfaces Científicas - Saúde e Ambiente
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Copyright (c) 2018 Interfaces Científicas - Saúde e Ambiente
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Editora Universitária Tiradentes
publisher.none.fl_str_mv Editora Universitária Tiradentes
dc.source.none.fl_str_mv Interfaces Científicas - Saúde e Ambiente; v. 6 n. 3 (2018); 53-62
2316-3798
2316-3313
10.17564/2316-3798.2018v6n3
reponame:Interfaces Científicas. Saúde e Ambiente (Online)
instname:Universidade Tiradentes (UNIT)
instacron:UNIT
instname_str Universidade Tiradentes (UNIT)
instacron_str UNIT
institution UNIT
reponame_str Interfaces Científicas. Saúde e Ambiente (Online)
collection Interfaces Científicas. Saúde e Ambiente (Online)
repository.name.fl_str_mv Interfaces Científicas. Saúde e Ambiente (Online) - Universidade Tiradentes (UNIT)
repository.mail.fl_str_mv ||crismporto@gmail.com||interfaces_saude_editor@yahoo.com.br
_version_ 1822181739833851904
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv 10.17564/2316-3798.2018v6n3p53-62