Geri Dön

Covid-19 pandemic prediction using artificial intelligence techniques in Türkiye

Türkiye'de yapay zeka teknikleri kullanılarak Covid-19 pandemi tahmini

  1. Tez No: 749759
  2. Yazar: SERPİL KARA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA GÖÇKEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

COVID-19 pandemisi, ilk vakanın görüldüğü andan itibaren insanların yaşamları için ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. Virüsün dünya çapında hızla yayılması ve küresel bir sorun oluşturması, yetkililerin hızlı ve etkili kararlar almalarının önemini ortaya koymaktadır. Bu açıdan COVID-19 hastalığının tespiti ve artan vaka sayılarının tahmin edilmesi önemli bir konu haline gelmektedir. Bu çalışmada Türkiye'de günlük vaka, günlük ölüm, kümülatif vaka ve kümülatif ölüm sayıları tahmin edilmektedir. Yapay zeka teknikleri arasında yer alan Stacked-LSTM, Bi-LSTM ve ANN yöntemleri COVID-19 vaka sayılarının tahmininde kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin hiperparametreleri, Gri Kurt Algoritması (GWO) kullanılarak optimize edilmiştir. Türkiye'de yapılan çalışmada, COVID-19 için gerçek veriler ile tahmini veriler arasındaki doğruluk performansını belirlemek için MAPE, MAE ve R^2 Skoru gibi performans metrikleri kullanılmıştır. Modellerin başarısı, modeller için kullanılan veri setleri ayrı ayrı karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Bu çalışma ile gerçek veri değerlerine en yakın sonucu veren model ve veri seti belirlenmiştir. Böylece pandemi verileri ile yapılan tahmin modellerinin doğruluğu ve başarısı değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The COVID-19 pandemic has been a serious threat to people's lives since the first case was seen. The rapid spread of the virus around the world and the fact that it creates a global problem reveals the importance of the authorities' making quick and effective decisions. In this respect, detecting the COVID-19 disease and estimating the increasing number of cases has become an important issue. In this study, the number of daily cases, daily deaths, cumulative cases, and cumulative deaths are predicted in TURKEY. Stacked-LSTM, Bi-LSTM, and ANN methods, which are among the artificial intelligence techniques, are used for estimating the number of COVID-19 cases. The hyperparameters of these methods are optimized using the Grey Wolf Algorithm (GWO). In the study conducted in Turkey, MAPE, MAE, and R^2 Score performance metrics were used to determine the accuracy between the actual data and the predicted data for COVID-19. The success of the models was evaluated by comparing the datasets used for the models separately. With this study, the model and data set that give the closest result to the actual data values were determined. Thus, the accuracy of the pandemic was evaluated for the models.

Benzer Tezler

  1. Prediction of COVID-19 case and death numbers in Turkey by using artificial intelligence techniques

    Türkiye COVID-19 vaka ve ölüm sayılarının yapay zeka teknikleri ile tahmin edilmesi

    NAZLI NUR KARABULUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA GÖÇKEN

  2. Türkiye'de Covid-19 hastalığının makine öğrenmesi yöntemiyle analizi ve tahmini

    Prediction and modelling of Covid-19 disease in turkey by machine learning

    ONUR KIZILARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FİGEN ÖZEN

  3. Yapay zeka teknikleri ile COVID-19 hastalık tahmini

    COVID-19 disease prediction with artificial intelligence techniques

    ABDULLAH TÜRKER TOKU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FERHAT ATASOY

  4. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  5. Öksürük ses kayıtları kullanılarak COVID-19 tahmini

    Predicting COVID-19 using cough audio recordings

    NURSEN KELEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ METE YAĞANOĞLU