Geri Dön

Bulaşıcı hastalıkların matematiksel modellemesi

Mathematical modeling of infectious diseases

  1. Tez No: 890471
  2. Yazar: MELİKE KAKŞİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞÇEM PARTAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Matematiksel modeller; sosyal bilimler, yaşam bilimleri, ekonomik ve politik meselelerde, özellikle epidemiyolojide geniş uygulama alanları bulmuştur. Bu modeller aracılığıyla, gelecekteki toplam hasta ve ölüm sayısı gibi temel parametreler tahmin edilebilmekte ve salgına karşı alınan tedbirlerin etkisi incelenebilmektedir. Literatürde bulaşıcı hastalıkların anlaşılması ve geleceğe dair tahminler elde edilmesi amacıyla hem deterministik hem de stokastik modeller kullanılmıştır. Bu çalışmada, deterministik SIR model temel alınarak, modele eklenen farklı kompartımanlar ile SIRD, SIRS, SEIR, SEIRS, MSEIR, MSEIRS gibi yeni modeller elde edilmiştir. Bunun yanı sıra, deterministik modellerin gerçek hayattaki değişkenliği tam olarak yansıtamaması nedeniyle, deterministik SIR modeldeki denklemlere Brown hareketi (Wiener süreci) eklenerek elde edilen stokastik SIR model ele alınmıştır. Uygulama bölümünde, Türkiye için COVID-19 hasta sayıları güncel veriler kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulaşma katsayısı, maksimum likelihood parametre tahmini yöntemiyle hesaplanmış, iyileşme katsayısı ise COVID-19 iyileşme süresi olan 14 gün göz önünde bulundurularak belirlenmiştir. Oluşturulan deterministik denklem Euler yöntemiyle, stokastik denklem ise Euler-Maruyama metoduyla nümerik olarak çözülmüştür. Çözümlerde MATLAB kullanılarak duyarlı, hasta ve iyileşen bireylerin grafiksel analizleri elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Mathematical models are widely used in social sciences, life sciences, economics and politics, especially in epidemiology. These models can be used to estimate basic parameters, such as the total number of future cases and deaths, and to analyse the impact of measures taken to control the epidemic. Both deterministic and stochastic models have been used in the literature to understand infectious diseases and make future predictions. In this thesis, various models such as SIRD, SIRS, SEIR, SEIRS, MSEIR and MSEIRS are derived from the deterministic SIR model by adding different compartments to it. In addition, since deterministic models do not fully reflect the real-life variability, a stochastic SIR model obtained by adding Brownian motion (Wiener process) to the equations in the deterministic SIR model is considered. In the application section, COVID-19 patient numbers for Turkey are evaluated using official data. The transmission coefficient is calculated using the maximum likelihood parameter estimation method, and the recovery coefficient is determined by considering the 14-day COVID-19 recovery period. The deterministic equation is solved numerically using the Euler method, while stochastic equation is solved numerically using the Euler-Maruyama method. Graphical analyses of susceptible, infected and recovered individuals are obtained using MATLAB.

Benzer Tezler

  1. SIS salgın hastalıkların matematiksel modeli ve kararlılık analizi

    Mathematical model and stability analysis of a SIS epidemic disease

    BEYHAN UZUNOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    MatematikErciyes Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FUAT GÜRCAN

  2. Bulaşıcı hastalıkların seyrinin tahmini için verilen matematiksel modellerin analizi

    Analysis of the supplied mathematical models for prediction of the progress of communicable diseases

    MELİSA GAYGISIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MatematikAkdeniz Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FÜSUN YALÇIN

  3. Salgın hastalıkların matematiksel modellemesi

    Mathematical modelling of epidemic diseases

    SEDA BIÇAKCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MatematikHitit Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ALTUNDAĞ

  4. Numeric methods for stochastic disease spread models

    Stokastik hastalık yayılım modelleri için sayısal yöntemler

    ZEYNEP GÖKÇE İŞLİER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN

  5. Kolera hastalığı için oluşturulan bir matematiksel modelde hassasiyet ve çatallanma analizi: Irak üzerinde bir uygulama

    Sensitivityand and bifucation analysis in a mathematical model constructed for cholera disease: An application on Iraq

    KHALID JAMAL SHUKUR SHUKUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MatematikNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET YAVUZ