Comparative Performance Analysis of Arima, Prophet and Holt-Winters Forecasting Methods on European Covid-19 Data
| dc.contributor.author | Bakir-gungor, Burcu | |
| dc.contributor.author | Ersöz, Nur Şebnem | |
| dc.contributor.author | Şahan, Pınar Güner | |
| dc.contributor.author | Akbaş, Ayhan | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-25T10:42:55Z | |
| dc.date.available | 2025-09-25T10:42:55Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | COVID-19 son yılların en bulaşıcı hastalığıdır ve dünyanın her yerinde salgına neden olmuştur. Daha önce yüzlerce olan ölüm oranı önce binlere, sonra milyonlara yükselmiştir. Ocak 2020'den beri birçok bilim insanı, hükümetlerin hastanelerde yeterli düzenlemeleri yapabilmesi ve ölüm oranını azaltılabilmesi için COVID-19’un yayılımını anlamaya ve tahminlemeye çalışıyor. Bu araştırma makalesi, Avrupa’daki COVID-19 hastalık epidemiyolojisi için tahminler yapmak amacıyla, ARIMA, Prophet ve Holt Winters Üstel Düzeltme yöntemlerinin performans karşılaştırmasını sunmaktadır. Veri seti olarak, Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ)'nün toplayıp kategorize ettiği, Avrupa ülkelerinin 2020 ile 2022 yılları arasındaki COVID-19 vaka verileri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Holt-Winters Üstel Düzeltme (RMSE: 0.20, MAE: 0.17) yönteminin, ARIMA ve Prophet tahmin yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini belirtmektedir. | en_US |
| dc.identifier.doi | 10.46519/ij3dptdi.1120718 | |
| dc.identifier.issn | 2602-3350 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.46519/ij3dptdi.1120718 | |
| dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/1151268/comparative-performance-analysis-of-arima-prophet-and-holt-winters-forecasting-methods-on-european-covid-19-data | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12573/3491 | |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.relation.ispartof | International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Halk Ve Çevre Sağlığı | en_US |
| dc.subject | Sağlık Politikaları Ve Hizmetleri | en_US |
| dc.subject | İstatistik Ve Olasılık | en_US |
| dc.title | Comparative Performance Analysis of Arima, Prophet and Holt-Winters Forecasting Methods on European Covid-19 Data | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| dspace.entity.type | Publication | |
| gdc.bip.impulseclass | C4 | |
| gdc.bip.influenceclass | C4 | |
| gdc.bip.popularityclass | C4 | |
| gdc.coar.access | open access | |
| gdc.coar.type | text::journal::journal article | |
| gdc.collaboration.industrial | false | |
| gdc.description.department | Abdullah Gül University | en_US |
| gdc.description.departmenttemp | Abdullah Gül Üniversitesi,Abdullah Gül Üniversitesi,Abdullah Gül Üniversitesi,Abdullah Gül Üniversitesi | en_US |
| gdc.description.endpage | 565 | en_US |
| gdc.description.issue | 3 | en_US |
| gdc.description.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
| gdc.description.scopusquality | N/A | |
| gdc.description.startpage | 556 | en_US |
| gdc.description.volume | 6 | en_US |
| gdc.description.wosquality | N/A | |
| gdc.identifier.openalex | W4313326202 | |
| gdc.identifier.trdizinid | 1151268 | |
| gdc.index.type | TR-Dizin | |
| gdc.oaire.accesstype | GOLD | |
| gdc.oaire.diamondjournal | false | |
| gdc.oaire.downloads | 75 | |
| gdc.oaire.impulse | 8.0 | |
| gdc.oaire.influence | 3.5166585E-9 | |
| gdc.oaire.isgreen | true | |
| gdc.oaire.keywords | Yazılım Mühendisliği (Diğer) | |
| gdc.oaire.keywords | Time Series Forecasting | |
| gdc.oaire.keywords | COVID-19 | |
| gdc.oaire.keywords | Holt-Winters Exponential Smoothing | |
| gdc.oaire.keywords | ARIMA | |
| gdc.oaire.keywords | COVID-19;Zaman Serisi Tahmini;ARIMA;Prophet;Holt Winters Üstel Düzeltme | |
| gdc.oaire.keywords | Yapay Zeka | |
| gdc.oaire.keywords | Artificial Intelligence | |
| gdc.oaire.keywords | Prophet | |
| gdc.oaire.keywords | Software Engineering (Other) | |
| gdc.oaire.keywords | COVID-19;Time Series Forecasting;ARIMA;Prophet;Holt-Winters Exponential Smoothing | |
| gdc.oaire.popularity | 8.162381E-9 | |
| gdc.oaire.publicfunded | false | |
| gdc.oaire.sciencefields | 02 engineering and technology | |
| gdc.oaire.sciencefields | 03 medical and health sciences | |
| gdc.oaire.sciencefields | 0302 clinical medicine | |
| gdc.oaire.sciencefields | 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering | |
| gdc.oaire.views | 128 | |
| gdc.openalex.collaboration | National | |
| gdc.openalex.fwci | 1.2189 | |
| gdc.openalex.normalizedpercentile | 0.77 | |
| gdc.opencitations.count | 5 | |
| gdc.plumx.crossrefcites | 1 | |
| gdc.plumx.mendeley | 24 | |
| gdc.plumx.newscount | 1 | |
| gdc.virtual.author | Güngör, Burcu | |
| relation.isAuthorOfPublication | e17be1f8-1c9a-45f2-bf0d-f8b348d2dba0 | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | e17be1f8-1c9a-45f2-bf0d-f8b348d2dba0 | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | 665d3039-05f8-4a25-9a3c-b9550bffecef | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | 52f507ab-f278-4a1f-824c-44da2a86bd51 | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | ef13a800-4c99-4124-81e0-3e25b33c0c2b | |
| relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery | 665d3039-05f8-4a25-9a3c-b9550bffecef |