- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 32 Special Issue
- Türkiye'de COVID-19 Bulaşısının ARIMA Modeli ve LSTM Ağı Kullanılarak Zaman Serisi Tahmini
Türkiye'de COVID-19 Bulaşısının ARIMA Modeli ve LSTM Ağı Kullanılarak Zaman Serisi Tahmini
Authors : Abdullah Ammar KARCIOĞLU, Sezercan TANIŞMAN, Hasan BULUT
Pages : 288-297
Doi:10.31590/ejosat.1039394
View : 9 | Download : 3
Publication Date : 2021-12-31
Article Type : Research
Abstract :11 Mart 2020'de Dünya Sağlık Örgütü (WHO), 2019 yılı yeni tip korona virüsünü küresel salgın olarak ilan etmiştir. COVID-19 olarak da bilinen yeni tip korona virüsü, ilk olarak Aralık 2019’da Çin'in Wuhan şehrinde ortaya çıkmış ve birkaç hafta içinde tüm dünyaya yayılmıştır. Tüm dünyada 5 milyondan fazla insan, Türkiye’de ise 70 bine yakın insan bu hastalıktan dolayı vefat etmiştir. Küresel çapta insan sağlığını tehtit eden ve ekonomik krizlere neden olan bu salgınla mücadelede önceden önlem almak hayati önem taşımaktadır. COVID-19 salgının yayılmasının tahmin edilmesi bu hastalıkla ilgili ne gibi önlemler alınacağı hakkında fikir verir. Bu çalışmada, ARIMA zaman serisi modeli ve LSTM ağı kullanılarak Türkiye’deki COVID-19 salgınında günlük vaka saysı, günlük iyileşen sayısı ve günlük vefat sayısı tahmini gerçekleştirilmiştir. Modellerin doğruluğunu test etmek için bilinen ve bilinmeyen verilerin tahmini yapılarak, tahmini yapılan verilerin hata yüzdeleri karşılaştırılmıştır. Türkiye’de COVID-19 bulaşı seyrinin gelecek 15 günlük tahmini için yapılan deneysel çalışmalar sonucu günlük vaka sayılarında ve günlük vefat sayılarında ARIMA modeliyle yüksek doğrulukta tahminleme yapılırken, günlük iyileşen sayılarında ise LSTM modeliyle yüksek doğrulukta tahminleme yapıldığı gözlemlenmiştir. ARIMA ve LSTM modellerinde günlük vaka ve vefat sayılarında azalma seyri gözlemlenmiştir. Ancak günlük iyileşme sayılarında ARIMA modelinde azalma, LSTM modelinde artış gözlemlenmiştir.Keywords : Zaman Serisi Tahmini, Makine Öğrenmesi, COVID-19