TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
| Título: | WEEKLY PREDICTION OF DENGUE CASES IN THE STATE OF RJ (RIO DE JANEIRO) | ||||||||||||
| Autor(es): |
GUILHERME FAVERET GARCIA DE SOUZA |
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| Colaborador(es): |
HELIO CORTES VIEIRA LOPES - Orientador |
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| Catalogação: | 19/DEZ/2023 | Língua(s): | PORTUGUESE - BRAZIL |
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| Tipo: | TEXT | Subtipo: | SENIOR PROJECT | ||||||||||
| Notas: |
[pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=65606@1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=65606@2 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65606 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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With the increase in the number of dengue cases in the state of Rio de Janeiro in 2023, it becomes
necessary to enhance surveillance of these cases and properly allocate resources. In this context, this
study aims to build a predictive model for dengue cases in the municipalities of Rio de Janeiro, using
climatic and socio-demographic variables. To this end, data science techniques, statistics, and computing
are used to analyze a database of dengue cases over five years by epidemiological week in each
municipality of RJ, enriching it with new explanatory variables and constructing a predictive model using
machine learning algorithms.
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