Geri Dön

Su yolu ile bulaşan bir patojen modelin yapay sinir ağı ile çözümü

Solution of disease dynamicsin a waterborne pathogen model by artifical neural network

PDF İndir

  1. Tez No: 1022184
  2. Yazar: ASAAD KHALEEL IBRAHIM BAKAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HİKMET KEMALOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalıĢmada, su yolu ile bulaĢan patojenlerin yayılımını ifade eden lineer olmayan bir diferansiyel denklem sistemi göz önüne alınmıĢtır. Ele alınan bu modelin sayısal çözümleri, Runge–Kutta metodu ile elde edilmiĢ ve bu değerler yapay sinir ağı (YSA) modelinin eğitimi için referans değerleri olarak kullanılmıĢtır. Kurulan YSA modelinde, ileri beslemeli çok katmanlı bir ağ yapısı ve gizli katmanda doğrusal olmayan Sigmoud aktivasyon fonksiyonu kullanılmıĢtır ki lineer olmayan sistemlerde bu fonksiyon genellikle istenilen sonuçları vermektedir. Ayrıca bu süreçte Runge Kutta metodu ile elde edilen değerler yardımıyla ağırlık ve bias değerleri optimize edilmiĢtir. Eğitilen yapay sinir ağı, patojen yoğunluğunun zamana bağlı değiĢimini yüksek doğrulukla tahmin etmiĢ ve elde edilen sonuçların klasik nümerik çözümlerle uyumlu olduğu gözlemlenmiĢtir. Böylece elde edilen sonuçlar, yapay sinir ağlarının su kaynaklı patojen yayılım modellerinde güçlü ve esnek bir hesaplama aracı olduğunu ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a nonlinear differential equation system representing the spread of waterborne pathogens was considered. The numerical solutions of the proposed model were obtained using the Runge-Kutta method, and these solutions were used as reference data for training an Artificial Neural Network (ANN) model. In the developed ANN model, a feedforward multilayer neural network architecture was employed, and a nonlinear sigmoid activation function was used in the hidden layer, as this function generally provides satisfactory results for nonlinear systems. Furthermore, the weights and biases of the network were optimized using the values obtained from the Runge-Kutta method. The trained artificial neural network successfully predicted the time-dependent variation of pathogen concentration with high accuracy, and the obtained results were found to be consistent with the classical numerical solutions. Consequently, the findings demonstrate that artificial neural networks provide a powerful and flexible computational tool for modeling the spread of waterborne pathogens.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    424515

    Evolution of ultra violet light success as a disinfection technique

    Bi̇r dezenfeksi̇yon yöntemi̇ olarak ultra vi̇ole işiğin değerlendi̇ri̇lmesi̇

    İSMAİL ALDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    MikrobiyolojiFatih Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ OKKESİM

  2. Tez No

    952280

    Elektrokimyasal hibrit afinite elektrotların geliştirilmesi ve genel tarama kiti olarak kullanılabilirliklerinin araştırılması

    Development of electrochemical hybrid affinity electrodes and evaluation of their usability as general screening kits

    TUNCA KARASU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    BiyokimyaHacettepe Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LOKMAN UZUN

  3. Tez No

    411933

    Cinsel yolla bulaşan enfeksiyon etkenlerinin tanısında kullanılan konvansiyonel yöntemler ve DPO TM (dual priming oligonükleotid) tabanlı multipleks PCR yönteminin karşılaştırılması

    Comparison of conventional methods used in the diagnosis of sexually transmitted infectionsand DPO TM (Dual priming oligonükletid) based multiplex PCR method

    DEMET FURKAN SEVİNDİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    MikrobiyolojiSağlık Bakanlığı

    Tıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERRİN ESEN

  4. Tez No

    478049

    İzmir ili merkez ilçelerde su yolu ile bulaşan bildirimi zorunlu hastalıkların coğrafi bilgi sistemi ile mekansal analizi ve yoğunlaştığı riskli bölgelerin belirlenmesi, 2011-2015

    Spatial analysis of compulsory infectious diseases via geographical information system, and determination of risky areas they are concentrated in İzmir central provinces, 2011-2015

    FUNDA KAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Halk SağlığıEge Üniversitesi

    Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN KARABABA

  5. Tez No

    724308

    Van ili sağlık müdürlüğüne bağlı halk sağlığı laboratuvarına Van ve mücavir illerdeki yataklı tedavi kurumlarından gönderilen su numunelerinde legionella türlerinin varlığının kültür, polimerase chain reaction ve lateks aglütinasyon testleri ile araştırılarak antibiyotik direnci tespiti.

    Determination of antibiotic resistance by using culture, polymerase chain reaction and latex agglutination tests for investigation of the presence of legionella species in water samples sent from van and surrounding provinces inpatient treatment institutions to public health laboratory affiliated to van provincial health directorate.

    DUYGU KÜBRA TUNA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    MikrobiyolojiÇukurova Üniversitesi

    Tıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH KÖKSAL

Geri Dön