A data driven epidemic model to analyze and forecast thedynamics of COVID-19
COVID-19 dinamikleriıni analiz ve tahmin etmek için veriyedayalı epidemik modeli
- Tez No: 688563
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMÜR UĞUR, ÖĞR. GÖR. CANSU EVCİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
COVID-19 salgınının son zamanlardaki gelişimi nedeniyle, hastalık bulaşma dinamiklerini yakalamak için doğru matematiksel modelleme hayati önem taşımaktadır. Verilerin mevcudiyeti ve kalitesi bölgeden bölgeye farklılık gösterdiğinden, küresel perspektiften doğru bir model geliştirmek çok zordur. Buna rağmen, belirli bölgelerden veri toplanarak yerel tahmin modelleri geliştirilebilir. Bu tezde, COVID-19 yayılımının analizi ve tahmini için Duyarlı-Maruz Kalmış-Bulaşıcı-Kurtarılmış-Ölü (SEIRD) diferansiyel modelinin modifiye edilmiş bir versiyonunu öneriyoruz. Parametre tahmini, modelin mevcut verilere en küçük kareler anlamında uydurulmasıyla gerçekleştirilen analizin ilk adımıdır. Analizin ikinci adımında, parametrelerin optimal değerleri kullanılarak simülasyonlar gerçekleştirilir. Sayısal simülasyonlar aracılığıyla izolasyon, sosyal mesafe gibi kamusal önlemlerin COVID-19 salgınının dinamikleri üzerindeki etkilerini gözlemliyoruz. Model, Türkiye, İtalya ve İspanya'daki COVID-19 salgını için uygulanmaktadır. Zirveye ulaşma süresi, toplam enfekte, iyileşen ve ölü vakalar gerçek verilerle karşılaştırılmakta ve tüm ülkeler için iyi bir uyum içinde olduğu bulunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Due to recent evolution of the COVID-19 outbreak, accurate mathematical modelling to capture the dynamics of disease transmission is of vital importance. Since the availability and quality of data differs from region to region, it is very difficult to develop an accurate model from the global perspective. Nevertheless, local predictive models can be developed by collecting data from certain regions. In this thesis, we propose a modified version of Susceptible-Exposed-Infected-Recovered-Dead (SEIRD) differential model for the analysis and forecast of COVID-19 spread. Parameter estimation of the model is the first step of analysis which is carried out by fitting the model to available data in the least square sense. In second step of analysis, simulations are performed by using the optimal values of parameters. Through numerical simulations, we observe the effects of public measures, such as isolation, social distancing on the dynamics of COVID-19 outbreak. The model is applied for the COVID-19 outbreak in Turkey, Italy, and Spain. Time to reach the peak, total infected, recovered and dead cases are compared with real data and found to be in good agreement for all the countries.
Benzer Tezler
- Mekansal-zamansal hasta hareketlilik verileriyle mekansal etkileşim örüntülerinin analizi ve akış haritaları aracı tasarımı ve geliştirilmesi
Analysis of spatial interaction patterns using spatio temporal patient mobility data, and designing and developing a flow mapping tool
SELMAN DELİL
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK
- Uzaktan eğitimin liselerdeki denizcilik güverte eğitimine etkisi
The effect of online education on marine deck education in high schools
FURKAN EYÜP KIZILAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN ARSLAN
- Network resiliency maximization in air transportation against delay propagation using epidemic spreading model
Epidemik yayılım modeli kullanılarak uçuşlardaki gecikme yayılımına karşı hava trafik ağının esnekliğinin maksimize edilmesi
ARINÇ TUTKU ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU
- Etmen tabanlı bir anlamsal süreç çalışma ortamının geliştirilmesi
Development of an agent-based semantic business process management framework
HÜSEYİN KIR
Doktora
Türkçe
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN
- Data-driven delay estimation and anomaly detection: A study on European and Turkish air traffic
Veri güdümlü gecikme tahmini ve anomali tespiti: Avrupa ve Türkiye hava trafiği üzerine bir çalışma
MUHAMMET AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. EMRE KOYUNCU