Modelos computacionais fuzzy tipo-2 intervalar para avaliar efeitos da poluição do ar em crianças
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Data
2018-12-07
Autores
Almeida, Paula Ferreira de [UNESP]
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Exposure to air pollutants combined with climatic factors may be associated with hospitalizations for respiratory diseases of children. This work presents the construction of a computational model using the interval-type fuzzy type-2 logic. The model has four inputs, each with two pertinence functions, thus obtaining 16 rules, and the five-function output, based on the Mamdani method to estimate the number of hospitalizations for respiratory diseases in children according to air pollutants and climatic variables. The study was carried out in the period of 2011 and 2013, in the city of São José do Rio Preto, São Paulo, Brazil. The inputs PM10, NO2, temperature and wind speed were obtained from the database of Cetesb (Environmental Company of the State of São Paulo) and the number of hospitalizations for respiratory diseases was obtained from Datasus (Department of Information Technology of the Single System of health). During the study period, 1015 hospitalizations were recorded, with an average of 1.53 (dp = 1.55), and the mean of the pollutants was 36μg / m3 of PM10 and 51μg / m3 of NO2. Compared to the fuzzy type-1 model developed with the same database, this model was better, because it obtained a greater correlation of Pearson. The model proved to be effective in predicting the number of hospitalizations and can be used as the basis of a specialist system, which can assist the municipal manager in assessing the risk of hospitalizations due to air pollutants and climatic factors
A exposição a poluentes do ar combinada com fatores climáticos pode estar associada a internações por doenças respiratórias em crianças. Este trabalho apresenta a construção de um modelo computacional utilizando a lógica fuzzy tipo-2 intervalar. O modelo tem quatro entradas, cada uma com duas funções de pertinência, obtendo assim 16 regras, e a saída com cinco funções de pertinência, baseado no método Mamdani para estimar o número de internações por doenças respiratórias em crianças de acordo com os poluentes atmosféricos e variáveis climáticas. O estudo foi realizado no período de 2011 e 2013, na cidade de São José do Rio Preto, São Paulo, Brasil. As entradas PM10, NO2, temperatura e velocidade do vento foram obtidos no banco de dados da Cetesb (Companhia Ambiental do Estado de São Paulo) e a saída é o número de internações por doenças respiratórias foi obtido no Datasus (Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde). No período estudado foram registradas 1015 internações, com média de 1,53 (dp = 1,55), e a média dos poluentes foi de 36μg/m3 do PM10 e 51μg/m3 do NO2. Comparado ao modelo fuzzy tipo-1 desenvolvido com a mesma base de dados, esse modelo se mostrou melhor, pois obteve uma correlação de Pearson maior. O modelo se mostrou eficaz na predição do número de internações e pode ser utilizado como base de sistema especialista, que pode auxiliar o gestor municipal na avaliação do risco de internações em função dos poluentes do ar e fatores climáticos
A exposição a poluentes do ar combinada com fatores climáticos pode estar associada a internações por doenças respiratórias em crianças. Este trabalho apresenta a construção de um modelo computacional utilizando a lógica fuzzy tipo-2 intervalar. O modelo tem quatro entradas, cada uma com duas funções de pertinência, obtendo assim 16 regras, e a saída com cinco funções de pertinência, baseado no método Mamdani para estimar o número de internações por doenças respiratórias em crianças de acordo com os poluentes atmosféricos e variáveis climáticas. O estudo foi realizado no período de 2011 e 2013, na cidade de São José do Rio Preto, São Paulo, Brasil. As entradas PM10, NO2, temperatura e velocidade do vento foram obtidos no banco de dados da Cetesb (Companhia Ambiental do Estado de São Paulo) e a saída é o número de internações por doenças respiratórias foi obtido no Datasus (Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde). No período estudado foram registradas 1015 internações, com média de 1,53 (dp = 1,55), e a média dos poluentes foi de 36μg/m3 do PM10 e 51μg/m3 do NO2. Comparado ao modelo fuzzy tipo-1 desenvolvido com a mesma base de dados, esse modelo se mostrou melhor, pois obteve uma correlação de Pearson maior. O modelo se mostrou eficaz na predição do número de internações e pode ser utilizado como base de sistema especialista, que pode auxiliar o gestor municipal na avaliação do risco de internações em função dos poluentes do ar e fatores climáticos
Descrição
Palavras-chave
Lógica difusa, Ar - Poluição, Mudanças climáticas, Fuzzy logic
Como citar
ALMEIDA, Paula Ferreira de. Modelos computacionais fuzzy tipo-2 intervalar para avaliar efeitos da poluição do ar em crianças. 2018. 45 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá, 2018.