Covid-19 pandemic prediction using artificial intelligence techniques in Türkiye
Türkiye'de yapay zeka teknikleri kullanılarak Covid-19 pandemi tahmini
- Tez No: 749759
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA GÖÇKEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- 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
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA GÖÇKEN
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİGEN ÖZEN
- Yapay zeka teknikleri ile COVID-19 hastalık tahmini
COVID-19 disease prediction with artificial intelligence techniques
ABDULLAH TÜRKER TOKU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FERHAT ATASOY
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Öksürük ses kayıtları kullanılarak COVID-19 tahmini
Predicting COVID-19 using cough audio recordings
NURSEN KELEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ METE YAĞANOĞLU