Geri Dön

Saklı Markov zincirleri ile Türkiye'deki COVID-19 yayılımının modellenmesi

Modeling of the spread of COVID-19 in Turkey using hidden Markov chains

PDF İndir

  1. Tez No: 758137
  2. Yazar: NAZİRE ŞAHİN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ RİFAT AYKUT ARAPOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

İlk kez 2020 yılı başında görülen COVID-19 salgını, beklenmedik şekilde hızlı yayılımı ile tüm dünyada bir halk sağılığı problemi olarak ortaya çıkmıştır. Bu durum birçok ülkede sokağa çıkma yasakları, kapanmalar, seyahat sınırlamaları vb. çok sıkı önlemlerin alınmasına yol açmıştır. Salgının yayılımını durdurmak için öncelikle salgının gerçek durumunun bilinmesi gereklidir. Bunun için ise salgının doğrudan gözlemlenemeyen kendine has yayılım dinamiğinin anlaşılması gereklidir. Saklı Markov Modelleri (SMM), bir seri gözlemden yola çıkarak sistemin gerçek durumunu ve en olası geçişleri tahmin etmeyi amaçlayan rassal bir yöntemdir. Sürecin (salgının) gerçek durumu bilinmeden, duruma bağlı birtakım gözlenebilir rassal sinyallere (emisyon olasılıkları) göre en olası durum geçişlerini sağlamaktadır. Bu çalışmanın birinci aşamasında 11 Mart 2020- 11 Mart 2022 tarihleri arasındaki iki yıllık dönemde Türkiye'deki resmi vaka ve vefat sayıları gözlemler olarak alınmış ve bu veriler yardımı ile SMM parametreleri (geçiş olasılıkları ve emisyon olasılıkları matrisleri) tahmin edilmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında ise, ilk aşamada bulunan SMM kullanılarak salgının on iki coğrafi bölge ve alt bölgede yayılım eğilimleri tahmin edilmiştir.

Özet (Çeviri)

SUMMARY The COVID-19 epidemic, which was first seen at the beginning of 2020, has emerged as a public health problem all over the world with its unexpectedly rapid spread. This situation led to the adoption of drastic measures such as curfews, closures and travel restrictions in many countries. To prevent the spread of the epidemic, first of all, it is necessary to know the real status of the epidemic. To this end, it is necessary to understand the unique dynamics of the epidemic that cannot be observed directly. Hidden Markov Models (HMM) is a stochastic method that aims to predict the real state of the system and the most probable transitions based on a series of observations. Without knowing the actual state of the epidemic, HMMs provide the most probable real state transitions according to some observable random signals (called emission probabilities) which depend on the actual state. In the first stage of the study, the officially verified number of cases and deaths in Turkey during the two-year period between March 11, 2020 and March 11, 2022 were taken as observations and the HMM parameters (state transition probability and emission probability matrices) were estimated with the help of these data. In the second stage of the study, the spread trends of the epidemic in twelve geographical regions and sub-regions were estimated by using the HMM found in the first stage.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    713600

    Estimation of fast-food brand preferences with Markov Chains

    Fast-food marka tercihlerinin Markov Zincirleri ile tahmin edilmesi

    AZİZE GİZEM FINDIKLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İşletmeAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret Ve Finansman Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA FEYZA GÜNDÜZ

  2. Tez No

    383207

    Modelling precipitation data of certain regions for Turkey via hidden Markov models

    Saklı Markov modeli (SMM) ile Türkiye'nin belli bölgelerine ilişkin yağış verisinin modellenmesi

    NEVİN YAMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İNCİ BATMAZ

    YRD. DOÇ. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL

  3. Tez No

    636077

    Estimation of voter movements with Markov chains

    Seçmen hareketlerinin Markov zincirleri yardımı ile tahmin edilmesi

    SEVİM GÜLİN KIRAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Siyasal BilimlerAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİM GÜNDÜZ

  4. Tez No

    678681

    Bist 30 hisse senedi endeksinin kısa dönem öngörüsü: Saklı Markov Modeli uygulaması

    Short-term forecast of bist30 stock index: Application of Hidden Markov Model

    ALİ SİNANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EkonometriAtatürk Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ABAR

  5. Tez No

    539877

    Extraction of named entities from Turkish document collections

    Türkçe doküman koleksiyonlarından varlık isimlerinin çıkarımı

    OKAN ÖZTÜRKMENOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK

Geri Dön