Previsões

ID

Idioma

Nome do modelo

Autor

Repositório

Descrição

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

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

493

LSTM model for Infodengue Sprint

Predictions for 2024 in PA using the comb_att_n architecture

498

LSTM model for Infodengue Sprint

Predictions for 2024 in PI using the baseline architecture

500

LSTM model for Infodengue Sprint

Predictions for 2024 in RN using the baseline architecture

479

LSTM model for Infodengue Sprint

Predictions for 2024 in TO using the baseline architecture

452

BB-M

Prediction for RS in 2024 (train 2)

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

461

LSTM model for Infodengue Sprint

Predictions for 2023 in AL using the baseline architecture

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

476

LSTM model for Infodengue Sprint

Predictions for 2023 in PI using the baseline architecture

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

428

BB-M

Prediction for RO in 2023 (train 1)

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

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

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

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

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

70

Univariate neural prophet model

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

472

LSTM model for Infodengue Sprint

Predictions for 2023 in DF using the att_3 architecture

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

254

Model 1 - Weekly and yearly (iid) components

The model is founded on a structural decomposition designed for modeling counting series, employing a Poisson distribution. The log intensity is defined by the sum of weekly and yearly components, where the first one is defined as a AR(1) process and the last one is assumed to be iid.

439

BB-M

Prediction for DF in 2024 (train 2)

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

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

427

BB-M

Prediction for RN in 2023 (train 1)

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

71

Univariate neural prophet model

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