Previsão de séries temporais epidemiológicas usando autômatos celulares e algoritmos genéticos

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Tipo
Dissertação
Data
2010-08-02
Autores
Gerardi, Davi de Oliveira
Orientador
Monteiro, Luiz Henrique Alves
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Omar, Nizam
Berlinck, José Guilherme de Souza Chaui Mattos
Programa
Engenharia Elétrica
Resumo
Usam-se modelos epidemiológicos SIS (suscetível-infectado-suscetível) e SIR (suscetível-infectado-removido) baseados em autômato celular probabilista (ACP) a fim de simular a evolução temporal do número de pessoas infectadas por dengue, na cidade do Rio de Janeiro em 2007, e de prever os casos de infecção em 2008. No ACP, utilizam-se reticulados de três tamanhos diferentes e dois tipos de vizinhanças, e cada passo de tempo da simulação equivale a uma semana de tempo real. Emprega-se um algoritmo genético (AG) para identificar os valores das probabilidades da transição de estados S→I, de modo a reproduzir a série histórica de 2007 relacionada à propagação dessa doença. Essas probabilidades dependem do número de vizinhos infectados. Probabilidades variantes e invariantes no tempo são consideradas. Esses modelos baseados em ACP e AG foram capazes de fazer um ajuste satisfatório dos dados de 2007 e de fornecerem uma boa previsão para 2008, (principalmente no que diz respeito ao número total de casos registrados em 2008).
Descrição
Palavras-chave
algoritmo genético , autômato celular , epidemiologia , identificação de sistemas , modelo SIS (suscetível-infectado-suscetível) , modelo SIR (suscetível-infectado-removido) , cellular automata , epidemiology , genetic algorithm , system identification , SIS (susceptible-infected-susceptible) model , SIR (susceptible-infected-recovered) model
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