Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi ve Yapay Sinir Ağları ile Türkiye’deki COVID-19 Vefat Sayısının Tahmin Edilmesi

Authors : Tülay TURAN, Gökhan TURAN, Utku KÖSE

Pages : 97-105

Doi:10.17671/gazibtd.910806

View : 11 | Download : 7

Publication Date : 2022-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :COVID-19, küresel pandemi olarak ilan edilmiş, kritik ve ölümcül bir hastalıktır. Küresel salgın tehlikesinin sürmekte olduğu bu süreçte, pandemi ile yüzleşmek için özel politikalar ve planlar yapmak oldukça önemlidir. COVID-19 doğrulanmış verilerini kullanarak, yapay zeka teknikleri ile tahminlerde bulunmak ise gelecek planlarının geliştirilmesine yardımcı olduğu için önemli bir konudur. Bu çalışmada, Türkiye Sağlık Bakanlığı COVID-19 bilgilendirme sayfasında yayınlanan veriler kullanılarak, uyarlamalı ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) ve yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin modelleri geliştirilmiştir. Bu modeller farklı istatistiksel değerlendirme kriterleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Değerlendirme sonucunda ANFIS modeli 0.0247 ortalama mutlak hata (MAE) değeri, 0.0012 ortalama kare hata (MSE) değeri, 0.0351 kök ortalama kare hata (RMSE) değeri ve 0.9847 regresyon katsayısı R2 sonucu ile en iyi model sonucunu elde etmiştir. Ayrıca ANFIS ile oluşturulan modelin gelecek beş günlük vefat sayılarını %96 doğruluk oranı ile tahmin ettiği görülmüştür.
Keywords : COVID 19, pandemi, ANFIS, Yapay Sinir Ağları, tahmin, Türkiye, vefat sayısı