A data driven epidemic model to analyze and forecast thedynamics of COVID-19

COVID-19 salgınının son zamanlardaki gelişimi nedeniyle, hastalık bulaşma dinamiklerini yakalamak için doğru matematiksel modelleme hayati önem taşımaktadır. Verilerin mevcudiyeti ve kalitesi bölgeden bölgeye farklılık gösterdiğinden, küresel perspektiften doğru bir model geliştirmek çok zordur. Buna rağmen, belirli bölgelerden veri toplanarak yerel tahmin modelleri geliştirilebilir. Bu tezde, COVID-19 yayılımının analizi ve tahmini için Duyarlı-Maruz Kalmış-Bulaşıcı-Kurtarılmış-Ölü (SEIRD) diferansiyel modelinin modifiye edilmiş bir versiyonunu öneriyoruz. Parametre tahmini, modelin mevcut verilere en küçük kareler anlamında uydurulmasıyla gerçekleştirilen analizin ilk adımıdır. Analizin ikinci adımında, parametrelerin optimal değerleri kullanılarak simülasyonlar gerçekleştirilir. Sayısal simülasyonlar aracılığıyla izolasyon, sosyal mesafe gibi kamusal önlemlerin COVID-19 salgınının dinamikleri üzerindeki etkilerini gözlemliyoruz. Model, Türkiye, İtalya ve İspanya'daki COVID-19 salgını için uygulanmaktadır. Zirveye ulaşma süresi, toplam enfekte, iyileşen ve ölü vakalar gerçek verilerle karşılaştırılmakta ve tüm ülkeler için iyi bir uyum içinde olduğu bulunmaktadır.