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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29131
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Oliveira, Lucas Caldeira de | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-28T13:14:20Z | - |
dc.date.available | 2022-07-28T13:14:20Z | - |
dc.date.issued | 2022-06-23 | - |
dc.identifier.citation | OLIVEIRA, Lucas Caldeira de. Previsão da dinâmica espaço-temporal da COVID-19 no Brasil com redes convolucionais de grafos e modais de transporte. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2022. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29131 | - |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | pt_BR |
dc.subject | COVID-19 (Doença) | pt_BR |
dc.subject | Representações dos grafos | pt_BR |
dc.subject | Redes neurais (Computação) | pt_BR |
dc.subject | Análise de séries temporais | pt_BR |
dc.subject | COVID-19 (Disease) | pt_BR |
dc.subject | Representations of graphs | pt_BR |
dc.subject | Neural networks (Computer science) | pt_BR |
dc.subject | Time-series analysis | pt_BR |
dc.title | Previsão da dinâmica espaço-temporal da COVID-19 no Brasil com redes convolucionais de grafos e modais de transporte | pt_BR |
dc.title.alternative | Forecasting spatio-temporal dynamics of Covid-19 in Brazil with graph convolutional networks and transport modals | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.description.resumo | Um dos grandes desafios impostos pela pandemia de SARS-CoV-2 no mundo e a variabilidade nos padrões de alastramento do vírus, o que dificulta a criação de políticas globalmente efetivas para prevenção e combate a pandemia. No âmbito da ciência, várias abordagens tem sido propostas para antecipar as curvas de contagio e óbitos aos entes federados, tentando assim subsidiar medidas de contensão adequadas. Entretanto, o perfil pouco previsível da trajetória do vírus, associado as dimensões continentais de países como o Brasil, resulta em estimativas que servem a propósitos mais gerais e que não contribuem com políticas locais, como em estados e municípios, fazendo com que as medidas restritivas acabem sendo aplicadas cedo ou tarde demais. Este trabalho expõe uma abordagem escalável, baseada em redes convolucionais de grafos e redes recorrentes, como alternativa aos modelos existentes. Inicialmente, se estabelece um mapeamento das principais vias de acesso aos municípios do Brasil, que, em tão, e processado via abordagens em redes neurais. Os resultados são capazes de detectar padrões de fluxos de contágios e óbitos ponderando-se os cenários da pandemia nas vizinhanças, tendo boa acurácia em previsões com horizonte de ate 3 semanas a frente. | pt_BR |
dc.degree.local | Pato Branco | pt_BR |
dc.publisher.local | Pato Branco | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Casanova, Dalcimar | - |
dc.contributor.advisor-co1 | Teixeira, Marcelo | - |
dc.contributor.referee1 | Casanova, Dalcimar | - |
dc.contributor.referee2 | Teixeira, Marcelo | - |
dc.contributor.referee3 | Oliva, Jefferson Tales | - |
dc.contributor.referee4 | Ribeiro, Matheus Henrique Dal Molin | - |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Departamento Acadêmico de Informática | pt_BR |
dc.publisher.program | Engenharia de Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UTFPR | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
Aparece nas coleções: | PB - Engenharia de Computação |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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