Zaman serilerine dayalı salgın tespit algoritmalarını karşılaştırma amaçlı bir yazılım aracının tasarım ve gerçekleştirimi
Desing and implementation of a software tool for comparing methods in outbreak detection based on time series
- Tez No: 334746
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ SAATÇİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
11 Eylül 2001 saldırılarının ardından, biyolojik teröre karşı erken uyarı sistemleri önem kazanmıştır. Bu bağlamda EARS(Early Abberation Reporting System) geliştirilmiş ve olası bir biyolojik terör saldırısının, aykırı bir durum olarak otomatik tespiti hedeflenmiştir. EARS yazılımının kullandığı klasik algılama yöntemlerinin, yavaş yayılan salgınların kaynağını bulmadaki başarımı düşük olduğundan, araştırmacılar, özellikle Cusum(Cumulative Sum), EWMA(Exponentially Weighting Moving Average), NBC(Negative Binomial Cumulative Sum) gibi istatistiksel süreç yöntemlerini (SPC) kullanarak kıyaslama yapmış; bunun sonucunda sistem başarımının veri kümesine bağımlı olduğu tespit edilmiştir. Bu tez kapsamında, bu amaca dönük olarak, WEB tabanlı bir yazılım aracı geliştirilmiş; bu araç ile, bir araştırmacının elindeki veri kümesine uygun veri ön-işleme ve uygun istatistiksel algılama (salgın tespit) yöntemini belirleyebilmesi amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
After the 9/11 terrorist attacks, early outbreak detection systems against bio-terrorism have gained a lot of importance. In this context, EARS (Early Abberation Reporting System) has been developed in order to detect automatically bio-terror attacks which can be observed as an anomaly in public health data. Because methods used in EARS have shown weaknesses in detecting slowly propagated epidemics, much more elaborated statistical methods such as Cusum, EWMA, NBC have been developed to replace old methods. Studies have shown that the performance of the method used is closely related to the nature of the data set scanned. In this thesis a WEB based software tool is designed and implemented to compare methods in order to find the adequate one for a given set of data.
Benzer Tezler
- Impact of Covid-19 on Islamic and conventional stock indexes
Covıd-19'un İslami ve geleneksel hisse senedi endeksleri üzerindeki etkisi
ALMABROK F AHMİD
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Zaman serilerine dayalı tahmin yöntemleri ile Türkiye'nin yenilenebilir enerji kaynakları talebinin tahmini
Forecasting of turkey's renewable energy resources demand with ti̇me seri̇es esti̇mati̇on metod
NESLİHAN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞÜKRÜ ÖZŞAHİN
- Basitleştirilmiş neutrosophic kümeler ve zaman serileri
Simplified neutrosophic sets and time series
ESRA ÖZTÜRK DİKİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
MatematikGümüşhane ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RIDVAN ŞAHİN
- Elektrik enerjisi dağıtım sistemlerinde profil katsayılarının belirlenmesi için zaman serilerine dayalı tüketim tahmin modellerinin geliştirilmesi
Development of time series based consumption forecasting models for determining profile coefficients in electrical energy distribution systems
GÜLSÜM YILDIRIZ
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ÖZTÜRK