Aplicação de séries temporais na estimação do número de casos de dengue em Cascavel-PR

Abstract

A dengue é uma das doenças mais importantes atualmente, ameaçando aproximadamente metade da população mundial, principalmente as regiões próximas aos trópicos, com climas tropicais e subtropicais, em áreas urbanas e suburbanas. O número de casos e mortes decorrentes da doença tem aumentado consideravelmente, implicando em maiores impactos sociais e econômicos. Uma boa estratégia para o combate ao vetor e ao tratamento apropriado aos contaminados é a preparação adequada dos órgãos responsáveis. Assim, estratégias que possam predizer a ocorrência de surtos da dengue desempenham papel primordial. Neste estudo fez-se a avaliação de diversas estratégias na estimação do número de casos positivos de dengue para o município de Cascavel, Paraná. Avaliou-se os métodos de Média Móvel, Suavização Exponencial, ARIMA, SVM, MLP, Florestas Aleatórias e Redes Neurais Recorrentes. As informações utilizadas no estudo foram o número de casos positivos no período de 2007 a 2014, o mês de ocorrência, a temperatura média, o índice pluviométrico e a umidade relativa do ar. O melhor desempenho foi alcançado pelo MLP com valor de 3,163 para a raiz do erro quadrático médio (RMSE). Em seguida, os melhores desempenhos foram obtidos pelos algoritmos de Floresta Aleatório e Média Móvel, com RMSE de 3,264 e 4,123, respectivamente.