Pronóstico del COVID-19 en Colombia utilizando redes neuronales recurrentes con celdas de gran memoria de corto plazo y unidades recurrentes cerradas

El 6 de marzo del 2020, el primer caso de COVID-19 fue reportado en Colombia, este virus, declarado como una emergencia de salud pública de importancia internacional ha afectado diferentes sectores. Existe un auge en cuanto al número de estudios que buscan hacer pronósticos en diversos aspectos que...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/30478
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/30478
Palabra clave:
Redes neuronales
Redes neuronales recurrentes
LSTM
GRU
Unidades recurrentes cerradas
Gran memoria de corto plazo
Series de tiempo
Pronóstico
Matemáticas - Tesis y Disertaciones Académicas ; Redes neurales (Informática); Optimización combinatoria ; COVID-19 ; Modelos estadísticos - Aspectos médicos
Neuronal networks
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description El 6 de marzo del 2020, el primer caso de COVID-19 fue reportado en Colombia, este virus, declarado como una emergencia de salud pública de importancia internacional ha afectado diferentes sectores. Existe un auge en cuanto al número de estudios que buscan hacer pronósticos en diversos aspectos que tienen que ver con este virus. El presente trabajo muestra los aspectos teóricos de las redes neuronales recurrentes y se utilizan para crear una predicción de 60 días sobre los casos acumulados, fallecidos acumulados y recuperados acumulados disponibles desde el 6 de marzo del 2020 hasta el 6 de marzo del 2022. Redes neuronales con celdas GRU y LSTM junto con las clásicas RNN fueron utilizadas para hacer estos pronósticos.
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spelling Másmela Caita, Luis AlejandroBuitrago López, Yeison Armando2022-11-22T16:58:59Z2022-11-22T16:58:59Z2022-07-01http://hdl.handle.net/11349/30478El 6 de marzo del 2020, el primer caso de COVID-19 fue reportado en Colombia, este virus, declarado como una emergencia de salud pública de importancia internacional ha afectado diferentes sectores. Existe un auge en cuanto al número de estudios que buscan hacer pronósticos en diversos aspectos que tienen que ver con este virus. El presente trabajo muestra los aspectos teóricos de las redes neuronales recurrentes y se utilizan para crear una predicción de 60 días sobre los casos acumulados, fallecidos acumulados y recuperados acumulados disponibles desde el 6 de marzo del 2020 hasta el 6 de marzo del 2022. Redes neuronales con celdas GRU y LSTM junto con las clásicas RNN fueron utilizadas para hacer estos pronósticos.On march 6 of 2020, the first case of COVID-19 was reported in Colombia. This virus, declared a public health emergency of international importance, has affected different sectors. There is a boom in the number of studies that make forecasts in various aspects that have to do with this virus. The present work shows the theoretical aspects of recurrent neuronal networks and his use to create a 60-day forecast on cumulative cases, cumulative deaths and cumulative recovered, available from march 6 2020 to march 6 2022. Neural networks with GRU and LSTM cells along with the classic RNN were used to make these forecasts.pdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Redes neuronalesRedes neuronales recurrentesLSTMGRUUnidades recurrentes cerradasGran memoria de corto plazoSeries de tiempoPronósticoMatemáticas - Tesis y Disertaciones Académicas ; Redes neurales (Informática); Optimización combinatoria ; COVID-19 ; Modelos estadísticos - Aspectos médicosNeuronal networksRecurrent neuronal networksLong short-term memoryGated recurrent unitsLSTMGRUTime seriesForecastPronóstico del COVID-19 en Colombia utilizando redes neuronales recurrentes con celdas de gran memoria de corto plazo y unidades recurrentes cerradasForecasting of COVID-19 in Colombia using recurrent neural networks with long short-term memory and gated recurrent unit 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