User Guide
Why can I only view 3 results?
You can also view all results when you are connected from the network of member institutions only. For non-member institutions, we are opening a 1-month free trial version if institution officials apply.
So many results that aren't mine?
References in many bibliographies are sometimes referred to as "Surname, I", so the citations of academics whose Surname and initials are the same may occasionally interfere. This problem is often the case with citation indexes all over the world.
How can I see only citations to my article?
After searching the name of your article, you can see the references to the article you selected as soon as you click on the details section.
  Citation Number 3
 Views 19
 Downloands 1
Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi ve Yapay Sinir Ağları ile Türkiye’deki COVID-19 Vefat Sayısının Tahmin Edilmesi
2022
Journal:  
Bilişim Teknolojileri Dergisi
Author:  
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:

Prediction Of The Covid-19 Number Of Death In Turkey By Adaptive Neuro-fuzzy Inference System and Artifical Neural Networks
2022
Author:  
Abstract:

COVID-19 is a critical and fatal disease, which was declated as the global pandemic. In this process in which the global pandemic state is alive, it is too important to make specific policies and plans to face the pandemic. Using COVID-19 verified data and making predictions with artificial intelligence techniques is an important issue as it allows deriving of future plans. In this study, Turkey's Health Ministry COVID-19 in the informational pages published using data, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), and the artificial neural network (ANN) prediction models have been developed. These models were compared using different statistical evaluation criteria. As a result of the evaluation, the ANFIS model obtained the best model results with 0.0247 mean absolute error (MAE) value, 0.0012 mean square error (MSE) value, 0.0351 root mean square error (RMSE) value and 0.9847 regression coefficient R2. In addition, it was seen that the model created with ANFIS showed a better performance and predicted the number of deaths in the next five days with an accuracy rate of 96%.

Citation Owners
Attention!
To view citations of publications, you must access Sobiad from a Member University Network. You can contact the Library and Documentation Department for our institution to become a member of Sobiad.
Off-Campus Access
If you are affiliated with a Sobiad Subscriber organization, you can use Login Panel for external access. You can easily sign up and log in with your corporate e-mail address.
Similar Articles










Bilişim Teknolojileri Dergisi

Field :   Eğitim Bilimleri; Fen Bilimleri ve Matematik

Journal Type :   Uluslararası

Metrics
Article : 443
Cite : 3.184
2023 Impact : 0.458
Bilişim Teknolojileri Dergisi