Estudo de Modelo Preditivo de Epidemias

Este projeto tem como objetivo desenvolver um modelo preditivo eficiente para o estudo da propagação de epidemias, utilizando métodos matemáticos e computacionais. Através de modelos como o SIR e suas variações, buscamos compreender a dinâmica de transmissão de doenças e avaliar o impacto de intervenções, como vacinação e medidas de contenção.

Estrutura do Projeto

Diretórios Principais

• notebook/: Contém notebooks Jupyter com a implementação dos modelos matemáticos e análises.
• resource/: Recursos adicionais, como arquivos de dados e imagens utilizadas no projeto.

Funcionalidades

• Implementação do modelo SIR e suas variações (SIR+, SIR++).
• Simulação de cenários epidemiológicos com diferentes parâmetros.
• Análise do impacto de intervenções, como vacinação e medidas preventivas.
• Validação dos modelos com dados reais.

Requisitos

• Linguagem: Python 3.8 ou superior.
• Bibliotecas: numpy, pandas, matplotlib, scipy, PIL, IPython.

Como Executar

1. Instalar dependências:

   • Utilize o arquivo requeriments.txt para instalar as dependências necessárias:

     pip install -r requeriments.txt

2. Executar os notebooks:

   • Navegue até o diretório notebook/ e abra o arquivo Modelo_preditivo_de_Epidemias.ipynb em um ambiente Jupyter Notebook ou Jupyter Lab.

3. Visualizar os resultados:

   • Execute as células do notebook para gerar gráficos e análises baseados nos modelos implementados.

4. Modificar os resultados:

   • Execute as células do notebook novamente após modificar os parâmetros dos modelos implementados.

5. Baixar o dataset:

   • Caso prefira, você pode baixar o CSV dos dados reais diretamente do site Brasil.io e fazendo o download manualmente.

Colaboradores

Esdras Gabriel Alves Batista	Henrique César Higino Holanda Cordeiro	João Victor	Luiz Gustavo	Márcio Campos Júnior