Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/10609/146757
Títol: COVID-19: Outbreak prediction combining meteorological, mobility and demographic data
Autoria: Pérez Ordieres, Jaime
Tutor: Sanchez-Bocanegra, Carlos Luis  
Resum: Dos anys després de l'inici de la pandèmia provocada pel virus COVID-19, el sistema sanitari espanyol ha estat a la vora del col·lapse en diverses ocasions, la qual cosa ha obligat a una adaptació del sistema i dels professionals i ha posat de manifest algunes de les mancances organitzatives estructurals. Des de l'àmbit científic i educatiu es planteja la necessitat de pal·liar aquestes deficiències mitjançant la innovació. A diferència del que podia ocórrer en el passat, actualment es disposa d'una gran quantitat de dades i informació. Davant tal quantitat de dades, i amb la finalitat de pal·liar els efectes de la pandèmia en la societat, és vital identificar factors rellevants que ajudin a identificar amb antelació situacions d'alta propagació del virus. El present treball pretén conèixer si els factors meteorològics, de mobilitat i demogràfics són rellevants en la propagació del virus. Per a això, s'utilitzaran dades públiques combinades amb tècniques d'aprenentatge automàtic aplicades a la predicció de sèries temporals. L'objectiu final serà proporcionar eines que permetin predir els brots de coronavirus, podent així optimitzar els recursos sanitaris disponibles.
Paraules clau: COVID-19
dades meteorològiques
dades demogràfiques
Tipus de document: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Data de publicació: 5-jun-2022
Llicència de publicació: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Apareix a les col·leccions:Bachelor thesis, research projects, etc.

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
jperezordFMDP0622report.pdfReport of TFM4,42 MBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir
Comparteix:
Exporta:
Consulta les estadístiques

Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative CommonsLlicència Creative Commons Creative Commons