Search

Your search keyword '"Bahramian, Majid"' showing total 27 results
Start Over Author "Bahramian, Majid" Publication Year Range Last 50 years
27 results on '"Bahramian, Majid"'

18. Türkiye’deki Koronavirüs Pandemisinin (COVID-19) Kısıtlamalı Seyrinin Matematiksel Modelleme ile Değerlendirilmesi

Author

YETİLMEZSOY, Kaan, BAHRAMİAN, Majid, and AYLA, Necdet Cem

Subjects
Engineering, Coronavirus pandemic (COVID-19),Mathematical modeling,Logistic function,Nonlinear regression analysis,Statistical analysis,DataFit®,MATLAB®, Mühendislik, Koronavirüs pandemisi (COVID-19),Matematiksel modelleme,Lojistik fonksiyon,Nonlineer regresyon analizi,İstatistiksel analiz,DataFit®,MATLAB®
Abstract

Yeni koronavirüs pandemisi (COVID-19), ilk olarak Çin’in Hubei eyaletinin yönetim merkezi ve en büyük şehri olan Wuhan kentinde Aralık 2019’da tespit edilmiş olup, tüm dünyayı etkisi altına almış durumdadır. Bu çalışmanın yapıldığı 25 Nisan 2020 Cumartesi günü itibarıyla dünyada COVID-19 kaynaklı 2,908,206 vaka ve 202,501 ölüm rapor edilmiştir. Ocak 2020’den itibaren Çin dışında da görülmeye başlayan COVID-19 vakaları, ülkemizde (Türkiye’de) ilk kez 10–11 Mart 2020 tarihinde görülmüş ve 25 Nisan 2020 tarihi itibarıyla Türkiye’nin koronavirüs bilançosu 107,773 vaka ve 2,706 ölüm değerleriyle kayıtlara geçmiştir. Bu çalışma kapsamında, Türkiye’deki koronavirüs pandemisi seyrinin matematiksel açıdan irdelenmesi hedeflenmiş ve ülkemiz için elde edilen verilere göre salgının kısıtlamalı sürecinin gidişatı hakkında bir tahmin modellemesi yapılmıştır. Salgının şu ana kadar Türkiye’de pik düzeyde görüldüğü zaman, enfeksiyon ve iyileşme hızları ve salgın sonunda maruz kalınabilecek vaka sayısı gibi faktörler göz önüne alınarak birikimli pozitif vaka ve iyileşme sayıları için lojistik modeller önerilmiştir. Model parametreleri MATLAB® programı vasıtasıyla Nelder–Mead simpleks doğrudan arama ve Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS) Quasi-Newton kübik doğrultu belirleme algoritmaları kullanılarak çözümlenmiştir. Günlük vaka ve günlük ölüm sayısı verileri için önerilen ekponansiyel modeller ise DataFit® programı vasıtasıyla Richardson ekstrapolasyon metodu ve çift hassasiyetli Levenberg–Marquardt yöntemi kullanılarak çözümlenmiş ve enfeksiyonun gidişatı yorumlanmıştır. Mevcut kısıtlamalı veri seyrinin ekstrem durumlar (kural ihlalleri, yeni salgın dalgası, vb.) olmaksızın benzer şekilde ilerlemesi durumunda, Türkiye’deki COVID-19 kaynaklı günlük vakaların Mayıs 2020’nin ilk haftası itibarıyla 1000’in altına ve son haftası itibarıyla da 100’ün altına inebileceği öngörülmüştür. Tahmin sonuçları, kısıtlamalı sürecin devam etmesi halinde ülkemizdeki salgın sonunda 120,000’in üzerinde maruz kalınmış vaka olabileceğini ve enfeksiyonların sayısal anlamda sona ermesi sürecinin ise Temmuz 2020’nin son haftasını bulabileceğini göstermiştir.

Published
2021

26. Using Mathematical Modeling to Evaluate the Restricted Course of Coronavirus Pandemic (COVID-19) in Turkey.

Author

Yetilmezsoy, Kaan, Bahramian, Majid, and Ayla, Necdet Cem

Subjects
COVID-19 pandemic, COVID-19, SARS-CoV-2, VIRAL transmission, MATHEMATICAL models, SIMPLEX algorithm
Abstract

Copyright of Karaelmas Science & Engineering Journal / Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi is the property of Karaelmas Science & Engineering Journal and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Published
2021
Full Text
View/download PDF

27. Forecasting Wastewater Flows and Pollutant Loads: A Comparison of Data-driven Models within the Urban Water System Framework

Author

Giberti, Matteo, Dereli, Recep Kaan, Bahramian, Majid, Flynn, Damian, and Casey, Eoin

Abstract

The ability to forecast key features of wastewater treatment plant (WWTP) influent, is emerging as an important tool to enable advanced WWTP operational strategies. Various data driven models have been reported in the scientific literature for WWTP influent however, there has been no quantitative comparison of them against each other. The present study is the first to undertake this comparison utilising a high-frequency reference dataset generated from the Urban Water System model. Specifically, the performance of autoregressive models was compared against time-delay networks, nonlinear autoregressive networks and long short-term memory networks. Time-delay networks were generally found to outperform the other tested methods, although the reliability of the generated forecasts decreases as the prediction horizon exceeds one hour. While longer prediction horizons would be desirable, there is a trade-off between model accuracy and overall optimisation of plant operation. This study also highlights the challenge of dealing with both concentration and flow variations suggesting the need for future research to analyse the separate impacts of flow and concentration variations on model performance.

Published
2024
Full Text
View/download PDF

Catalog

Books, media, physical & digital resources
See catalog results