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76

Example of Univariate neural prophet model

Example Forecast of new cases for 3304557 (Rio de Janeiro) between 2022-01-01 and 2023-07-02

73

Univariate neural prophet model

Forecast de novos casos para o geocode 3106200 entre 2022-01-01 e 2023-07-02

72

Univariate neural prophet model

Forecast de novos casos para o geocode 2611606 entre 2022-01-01 e 2023-07-02

71

Univariate neural prophet model

Forecast de novos casos para o geocode 2507507 entre 2022-01-01 e 2023-07-02

70

Univariate neural prophet model

Forecast de novos casos para o geocode 2304400 entre 2022-01-01 e 2023-07-02

69

Univariate neural prophet model

Forecast de novos casos para o geocode 2408102 entre 2022-01-01 e 2023-07-02

33

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2408102 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode 2408102

40

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2211001 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode e das cidades clusterizadas com ele

31

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2211001 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode 2211001

37

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2704302 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode e das cidades clusterizadas com ele

39

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2111300 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode e das cidades clusterizadas com ele

30

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2111300 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode 2111300

29

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2927408 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode 2927408

45

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2611606 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode e das cidades clusterizadas com ele

41

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2800308 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode e das cidades clusterizadas com ele

78

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 3304557 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando os dados do geocode e das cidades clusterizadas com ele

75

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 3106200 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode e das cidades clusterizadas com ele

42

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2408102 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode e das cidades clusterizadas com ele

38

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2927408 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode e das cidades clusterizadas com ele

43

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2304400 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode e das cidades clusterizadas com ele

34

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2304400 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode 2304400

35

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2507507 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode 2507507

32

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2800308 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode 2800308

36

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2611606 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode 2611606

44

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2507507 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode e das cidades clusterizadas com ele

28

Deep learning model using BI-LSTM Layers

Forecast de novos casos para o geocode 2704302 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados do geocode 2704302

27

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2611606 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de 2611606 como input

24

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2408102 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de 2408102 como input

25

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2304400 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de 2304400 como input

21

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2111300 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de 2111300 como input

12

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2111300 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de todos as cidades clusterizadas com 2111300 como input

15

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2408102 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de todos as cidades clusterizadas com 2408102 como input

11

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2927408 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de todos as cidades clusterizadas com 2927408 como input

20

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2927408 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de 2927408 como input

19

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2704302 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de 2704302 como input

16

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2304400 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de todos as cidades clusterizadas com 2304400 como input

14

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2800308 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de todos as cidades clusterizadas com 2800308 como input

74

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 3106200 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de todos as cidades clusterizadas com 3106200 como input

26

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2507507 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de 2507507 como input

17

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2507507 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de todos as cidades clusterizadas com 2507507 como input

18

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2611606 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de todos as cidades clusterizadas com 2611606 como input

10

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2704302 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de todos as cidades clusterizadas com 2704302 como input

13

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2211001 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de todos as cidades clusterizadas com 2211001 como input

77

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 3304557 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando os dados de todos as cidades clusterizadas com 3304557 como input

22

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2211001 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de 2211001 como input

23

Random Forest model with uncertainty computed with conformal prediction

Forecast de novos casos para o geocode 2800308 entre 2022-01-01 e 2023-01-01 usando apenas os dados de 2800308 como input

828

LSTM model for Infodengue Sprint

Predictions for 2025 in RJ using the baseline architecture

827

LSTM model for Infodengue Sprint

Predictions for 2025 in MT using the att architecture

826

LSTM model for Infodengue Sprint

Predictions for 2025 in MS using the att architecture