Resumo
Ao longo dos anos, diversos trabalho estudaram os riscos da poluição atmosférica à saúde humana, descobrindo que grande parte dos poluentes, tais como Material Particulado (tanto MP2,5 quanto MP10) e Ozônio (O3), são nocivos ao ser humano. Dentre os problemas causados, destacam-se as doenças respiratórias. Os dados de concentração de poluentes atmosféricos, obtidos pelo monitoramento constante da qualidade do ar, se comportam como séries temporais, permitindo o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para realizar sua previsão. Sendo assim, neste trabalho buscou-se verificar a possibilidade de prever, a partir de dados de concentração de poluentes atmosféricos e com 24 horas de antecedência, o número de internações hospitalares associadas a doenças respiratórias. Os experimentos foram realizados com dados referentes à cidade de Campinas (SP).
Referências
Huang, G.-B.; Zhu, Q.-Y. e Siew, C.-K. Extreme learning machine: Theory and applications. Neurocomputing, 70(3), 2005, p. 489–501
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