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: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 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.