Banca de DEFESA: ADRIANO MARABUCO DE ALBUQUERQUE LIMA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ADRIANO MARABUCO DE ALBUQUERQUE LIMA
DATA : 13/12/2022
HORA: 13:00
LOCAL: Virtual
TÍTULO:

Sistema baseado em seleção dinâmica para previsão de casos de COVID-19

PALAVRAS-CHAVES:

séries temporais, aprendizado de máquina, mudança de 
conceito, seleção dinâmica e COVID-19.

PÁGINAS: 53
RESUMO:

A pandemia da COVID-19 provocou 546 milhões casos e 20 milhões óbitos até 30 de
junho de 2022, além disso gerou uma queda de 3% no PIB mundial em 2020. Um dos desafios no enfrentamento da doença é a previsão da quantidade de casos e óbitos, assim como a tendência de crescimento e decrescimento. Muitos trabalhos têm focado nessa tarefa, entretanto nenhum deles considerou a mudança de conceito nas séries temporais da COVID-19. Essas séries possuem basicamente três conceitos principais: crescimento exponencial, decrescimento e platô. Dessa forma, modelos que não tratam dessa questão podem apresentar baixa precisão em virtude da mudança na distribuição dos dados ao longo do tempo. Esse trabalho propõe o Concept Drift Dynamic Forecasting System (CODYS) para previsão de casos da COVID-19. O CODYS primeiramente realiza a detecção de conceitos na fase treinamento para gerar um conjunto de preditores especialistas nos padrões encontrados. Na fase de teste, o método proposto seleciona dinamicamente a partir de uma região de competência o modelo mais apto para prever um dado padrão de teste. O CODYS foi avaliado utilizando conjuntos de dados dez países de diferentes continentes e graus de desenvolvimento. Os resultados mostram que o CODYS alcançou desempenho superior quando comparado com modelos da estatísticos, de aprendizado de máquina e ensembles.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1699034 - ADRIANO LORENA INACIO DE OLIVEIRA
Externo à Instituição - JOÃO FAUSTO LORENZATO DE OLIVEIRA - UPE
Interno - 1890208 - PAULO SALGADO GOMES DE MATTOS NETO