Using reservoir computing to predict COVID-19 time series in Distrito Federal

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Oliveira, Israel Garcia de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Covid-19
Aprendizagem de máquina
Sistemas dinâmicos
Computação por reservatório
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/50091
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Física, Programa de Pós-Graduação em Física, 2021.
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spelling Using reservoir computing to predict COVID-19 time series in Distrito FederalUso de computação de reservatório na previsão de séries temporais da Covid-19 no Distrito FederalCovid-19Aprendizagem de máquinaSistemas dinâmicosComputação por reservatórioDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Física, Programa de Pós-Graduação em Física, 2021.A epidemia do coronavírus, causada pelo vírus SARS-COV-2, teve seu início em dezem- bro de 2019 na china e rapidamente se espalhou para vários países ao redor do mundo, sendo então declarada uma pandemia pela Organização Mundia da Saúde (OMS) em questão de dois meses. Prever tendências de uma doença contagiosa em uma população é um assunto de grande relevância para a sociedade, pois causa impacto positivo nas tomadas de deci- são por parte dos agente competentes. Diferentes metodologias existem, como por exemplo o modelo SIR ou o modelo time-since-infection. Uma alternativa que vem cada vez mais tendo atenção de pesquisadores são os métodos baseados em aprendizado de máquina. Uma possibilidade é alimentar o algoritmo de aprendizado de máquina com a série temporal (de casos, por exemplo) e obter estimativas da evolução futura da série temporal por uma jancla de tempo. Neste trabalho usamos redes neurais baseadas em computação de reservatório para prever a evolução do coronavírus no Distrito Federal. Obtemos boas previsões para o número de reprodução instantâneo R, em até cinco dias no futuro e para as médias móveis de casos e mortes em até dez dias no futuro com um erro relativo médio de 10%.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).he curent COVID-19 pandemic, caused by the SARS-CoV-2 virus, begun in Decem- ber 2019 in China, and rapidly spread to all countries in the World, being declared pan- demic by the World Health Organization (WHO) in a matter of two months. Predicting trends of an infectious disease is a topic of high social relevance, being able to impact on better decision making. Different theoretical approaches exist, such as the SIR and time- since-infection models. An alternative gradually drawing more attention from researchers is machine-learning based approaches. One possibility is to fed an algorithm with the previous time series of daily cases and/or deaths, and obtain estimates for the future evolution fow a given time window. In the present work we use the reservoir computing approach to predict the evolution of coronavirus in the Federal Disctrict in Brazil. We obtained good quality predictions for instantaneous reproduction number R, up to five days in the future, and the moving average of cases and deaths up to ten days ahead with a maximum relative error of 10%.Instituto de Física (IF)Programa de Pós-Graduação em FísicaRocha Filho, Tarcísio Marciano daOliveira, Israel Garcia de2024-08-21T18:41:58Z2024-08-21T18:41:58Z2024-08-212021-11-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfOLIVEIRA, Israel Garcia de. Using reservoir computing to predict COVID-19 time series in Distrito Federal. 2021. 81 f., il. Dissertação (Mestrado em Física) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.http://repositorio.unb.br/handle/10482/50091porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2025-02-27T18:20:52Zoai:repositorio.unb.br:10482/50091Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-02-27T18:20:52Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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