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Title: Aplicación de extreme learning machine (máquinas de aprendizaje extremo) para predecir casos de Dengue en el Paraguay
Authors: Bogado Machuca, Juan Vicente
Estigarribia Barreto, Héctor Ramiro
Sociedad Científica del Paraguay
Keywords: extreme learning machine
aprendizaje extremo
Redes Neuronales
dengue
Issue Date: 8-Nov-2018
Publisher: Sociedad Científica del Paraguay
Series/Report no.: Encuentro de Investigadores de la SCP;3
Abstract: El dengue, una enfermedad con varios brotes por año constituye un problema de salud pública en Paraguay, este trabajo busca aportar un modelo matemático para predecir los brotes mediante el algoritmo extreme learning machine que es una red neuronal que se caracteriza por su bajo coste computacional, teniendo en cuenta que con la temprana detección de posibles brotes se podrían organizar los esfuerzos destinados a la atención de la epidemia y la prevención. El objetivo es medir la efectividad de la predicción de casos de dengue utilizando el algoritmo de aprendizaje extremo implementado en una herramienta de software basado en el lenguaje de programación java. El procedimiento fue el siguiente: con una base de datos compuesta por casos a nivel nacional por departamento por semana epidemiológica desde el 2009 hasta el 2015, más las variables climáticas, demográficas y epidemiológicas de todos los departamentos del Paraguay se procedió a generar grupos de entrenamiento y validación para poder medir el error cuadrático medio en la predicción de casos utilizando un software basado en java en el cual se aplica el algoritmo de aprendizaje extremo. Los resultados obtenidos del grupo de entrenamiento del algoritmo validados con los datos del departamento de Caaguazú arrojaron un error cuadrático medio de 0,908, durante la temporada de brotes se notifican en promedio 109 casos de dengue, el error promedio de estimación en cada predicción es de 20 casos.
URI: http://sociedadcientifica.org.py/wp-content/uploads/2018/11/programa-y-resumen-2018-1.pdf
https://publicaciones.fctunca.edu.py/jspui/handle/123456789/83
Appears in Collections:Tercer Encuentro de Investigadores - 2018

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