Sistema p-Fuzzy para Modelagem da Covid-19 no Estado da Bahia

Autores

DOI:

https://doi.org/10.22481/recic.v4i1.10580

Resumo

As equações diferenciais ordinárias são utilizadas para modelagem de fenômenos naturais. No entanto, podem haver dificuldades neste tipo de tratamento matemático quando não existem dados suficientes para construir um bom modelo matemático ou na presença de muitas informações subjetivas em tais ocorrências. Diante disso, a principal motivação deste artigo está em mostrar a viabilidade e aplicabilidade de modelos parcialmente fuzzy que, em particular, será utilizado no estudo do covid-19 no estado da Bahia. Os resultados mostram-se promissores, tendo em vista que o sistema p-fuzzy aproximou-se dos casos notificados pelo Conselho Nacional de Secretários de Saúde.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

Agência Brasil. Bahia registra primeiro caso do novo coronavírus. Brasília: EBC; 2020. Disponível em: https://agenciabrasil.ebc.com.br/saude/noticia/2020-03/bahia-registra-primeiro-caso-do-novo-coronavirus

Amendola M, et al. Manual do uso da teoria dos conjuntos Fuzzy no MATLAB 6.5. São Paulo: [s.n.]; 2005.

Arrais TPA, et al. Pandemia COVID-19: o caráter emergencial das transferências de renda direta e indireta para a população vulnerável do estado de Goiás. Goiânia: UFG; 2020.

Barros LC, Bassanezi RC. Tópicos de lógica fuzzy e biomatemática. Campinas: IMECC/Unicamp; 2010. Disponível em: https://www.researchgate.net.

Bellucci DP. Sistemas Baseados em Regras Fuzzy e Aplicações [dissertação]. Santo André: Universidade Federal do ABC; 2009.

Boyce WE, DiPrima RC, Meade DB. Equações Diferenciais Elementares e Problemas de Valores de Contorno. 11. ed. Rio de Janeiro: GEN; 2020.

Buckley JJ, Eslami E. An Introduction to Fuzzy Logic and Fuzzy Sets. 2. ed. Heidelberg: Springer-Verlag; 2002.

Conselho Nacional de Secretários da Saúde. Painel por UF: COVID-19. Brasília: CONASS; 2022. Disponível em: https://www.conass.org.br/painelconasscovid19/

Ferreira DPL. Sistemas p-Fuzzy aplicados às Equações Diferenciais Parciais [dissertação]. Uberlândia: Universidade Federal de Uberlândia; 2011.

Ferreira TF. Sistemas p-Fuzzy modificados para dinâmicas populacionais: modelagens e simulações [dissertação]. Uberlândia: Universidade Federal de Uberlândia; 2012.

Simões MG, Shaw IS. Controle e Modelagem Fuzzy. 2. ed. São Paulo: Blucher; 2007.

Souza ON. Introdução à Teoria dos Conjuntos Fuzzy. Londrina: Universidade Estadual de Londrina; 2010.

Zhu N, et al. A novel coronavirus from patients with pneumonia in China, 2019. N. Engl. J. Med. 2020; 382: 727-733.

Downloads

Publicado

2022-05-26

Como Citar

SILVA ANDRADE, Alexandre; ANDRADE, Alexsandra Oliveira. Sistema p-Fuzzy para Modelagem da Covid-19 no Estado da Bahia. Revista de Ciência da Computação, [S. l.], v. 4, n. 1, p. 28–33, 2022. DOI: 10.22481/recic.v4i1.10580. Disponível em: https://periodicos2.uesb.br/recic/article/view/10580. Acesso em: 21 maio. 2026.