@article{article_1257464, title={Hibrit FUCOM-Pareto analizi-rastgele orman yöntemi kullanılarak COVID-19 onaylanmış vaka sayısının tahmin edilmesi}, journal={Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi}, volume={29}, pages={45–57}, year={2023}, url={https://izlik.org/JA82MA79NJ}, author={Gökler, Seda Hatice}, keywords={COVID-19, Tam tutarlılık yöntemi, Pareto analizi, rastgele Orman, Yapay zekâ yöntemleri}, abstract={Aralık 2019 tarihinde ortaya çıkan ve halen etkisini devam ettiren COVID-19 salgınının ardından neredeyse tüm ülkeler virüsün yayılmasını kontrol altına almak için katı önlemler uygulamak zorunda kalmıştır. COVID-19’un yayılım hızına etki eden çok sayıda kriter olması ve en etkili kriterlerin belirlenememesi yayılımın, dolayısıyla pozitif vaka ve ölüm sayısının artmasına neden olmaktadır. Uzmanların yayılımı azaltabilmesi yayılımı etkileyen kriterlerin belirlenmesine bağlıdır. Bu nedenle çalışmada; öncelikle yayılım hızına etki eden kriterlere ait ağırlıklar çok kriterli karar verme yöntemi olan tam tutarlılık yöntemi (FUCOM) kullanılarak belirlenmiş, elde edilen kriter ağırlıkları baz alınarak yayılımı en çok etkileyen kriterler Pareto analizi ile tespit edilmiştir. Daha sonra elde edilen kriter baz alınarak Rastgele Orman (RO) yöntemiyle onaylanmış vaka sayıları tahmin edilmiştir. RO yöntemine ait performans kriterleri değerleri; yapay sinir ağı, karar ağacı ve destek vektör makinası gibi farklı yapay zeka yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. RO yönteminin; RMSE (3247), MAE (1714) ve RRSE (0.374) hata değerleriyle ve %92.9 gibi yüksek tahmin başarısı ile daha iyi değerler verdiği görülmüştür.}, number={1}