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Rede neural de base radial aplicada na predição de séries temporais epidemiológicas: uso da validação cruzada com K dobras na determinação dos parâmetros da rede / Radial basis neural network applied in the prediction of time series epidemiologic use of K-fold cross validation with the determination of network parameters
Mariano, Robson; Nobre, Flavio Fonseca.
  • Mariano, Robson; Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Instituto de Ciências Exatas. DEMAT Departamento de Matemática. Rio de Janeiro. BR
  • Nobre, Flavio Fonseca; Universidade Federal do Rio de Janeiro. COPPE Programa de Engenharia Biomédica. Rio de Janeiro. BR
In. IFMBE. Anais do III Congresso Brasileiro de Engenharia Biom‚dica. João Pessoa, IFMBE, 2004. p.915-918, ilus.
Monografia em Português | LILACS | ID: lil-557802
ABSTRACT
This paper presents a radial basis function neural network (RBF) approach for the modeling and forecasting of public health survellance data. It extends the k-fold cross validation procedure for training neural networks with independent observations to handle time-series data...
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Índice: LILACS (Américas) Assunto principal: Estudos de Séries Temporais / Saúde Pública / Redes Neurais de Computação / Previsões / Hepatite A Tipo de estudo: Estudo prognóstico / Fatores de risco País/Região como assunto: América do Sul / Brasil Idioma: Português Ano de publicação: 2004 Tipo de documento: Congresso e conferência / Monografia Instituição/País de afiliação: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro/BR / Universidade Federal do Rio de Janeiro/BR

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