Modelagem do número de novos casos confirmados por dia da COVID-19 no Brasil com uso de LSTM e predição linear - Assis, Karhyne P.; Silva, Camila M.; N. Filho, Kenji; Suyama, Ricardo; Takahata, André K. (Anais da Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde (ERCAS); 2021: Anais da VIII Escola Regional de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/ercas.2021.17429, 2021)
Analisamos o comportamento de modelos de predição de passo unitário para predição de número de novos casos de COVID-19 confirmados por dia. Utilizamos preditores com uso de rede neural de memória de longo e curto prazo (LSTM) em comparação com preditores lineares. Identificamos cenários em que a LSTM apresenta melhores resultados, mas que também há desafios para que a LSTM possa generalizar os seus resultados.