Enhancing dengue time-series forecasting at the neighborhood level based on the intensity of contagion - Bomfim, Rafael; Araújo, J. L. B. de; Lima Neto, Antonio S.; Furtado, Vasco (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2023)
Este artigo mostra como modelos baseados em LSTM podem ter melhor acurácia na tarefa de prever casos de Dengue por bairro bem como identificar bairros mais suscetíveis de epidemia. Sugere-se o uso de modelos que incorporem informações heurísticas que capturam a intensidade de propagação da doença normalizada pela população. Os modelos baseados em LSTM, com e sem a heurística proposta, são avaliados quanto à capacidade de prever os casos para toda a cidade bem como para todos os bairros. Destaca-se a melhoria obtida ao se usar tal estratégia.