Modeling the temporal pattern of Dengue, Chicungunya and Zika vector using satellite data and neural networks

机译：使用卫星数据和神经网络对登革热，基孔肯雅热和寨卡病毒的时间模式进行建模

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The present work includes the temporal modeling of the oviposition activity of the Aedes aegypti mosquito, a vector of viral diseases such as Dengue, Chicungunya and Zika, based on time series of data extracted from earth observation satellite images. Unlike previous works, Machine Learning techniques that are capable of capturing nonlinear relationships between variables, such as artificial neural networks, are used to build a predictive model of the oviposition activity. The results of this model show a significant increase in performance compared to linear models trained with similar data sets.

机译：目前的工作包括基于从地球观测卫星图像中提取的数据的时间序列，对埃及伊蚊的产卵活动进行时间建模，伊蚊是诸如登革热，基孔肯雅热和寨卡病毒等病毒性疾病的媒介。与先前的作品不同，能够捕获变量之间的非线性关系的机器学习技术（例如人工神经网络）被用于建立产卵活动的预测模型。与使用相似数据集训练的线性模型相比，该模型的结果显示出性能的显着提高。

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来源
《Workshop on Information Processing and Control》|2017年|1-6|共6页
会议地点
作者
Juan M. Scavuzzo; Francisco C. Trucco; Carolina B. Tauro; Alba German; Manuel Espinosa; Marcelo Abril;
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
MODIS; Artificial neural networks; Data models; Media; Satellites; Learning (artificial intelligence); Predictive models;

机译：MODIS;人工神经网络;数据模型;媒体;卫星;学习（人工智能）;预测模型;

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