Predição de Casos de Dengue na Cidade de Fortaleza-CE Utilizando Internet das Coisas e Aprendizado de Máquina - Freitas, Nicodemos; Rodrigues, Emanuel Bezerra (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2022: Anais do VI Workshop de Computação UrbanaDO - 10.5753/courb.2022.223555, 2022)
Este trabalho apresenta uma contribuição na área de e-health e utiliza, para isso, ferramentas de Internet das Coisas (IoT) e aplicação de aprendizado de máquina para prever casos de dengue em semanas no futuro. Ele faz uma análise de dados meteorológicos, populacionais e de dengue para identificar valores discrepantes, seleção de variáveis a partir de níveis de correlação de Spearman e Pearson, bem como faz comparação de modelos de aprendizado de máquina utilizando como métricas o erro médio absoluto (MAE) e o coeficiente de determinação R². Este trabalho propõe e implementa uma arquitetura composta por um simulador de estação meteorológica e uma aplicação backend que faz a integração com uma plataforma de IoT chamada dojot que recebe como notificação previsões de casos de dengue.