Mevcut çalışmanın amacı, Zika virüsü temelli doğrusal olmayan bir SEIR matematiksel modelinin sayısal çözümünü, Meksika Şapkası Dalga Dönüşümü (MHW) tabanlı ileri beslemeli yapay sinir ağı (ANN) ile birlikte, küresel arama optimizasyon şeması olan Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) ve yerel arama olan Ardışık Kuadratik Programlama (SQP) kullanarak sunmaktır. Zika virüsü, Aedes adı verilen virüsün taşınması yoluyla yayılan bir salgın hastalıktır ve bu model, virüsün yayılma dinamiklerini inceleyen Susceptible-Exposed-Infected-Recovered yani SEIR temellidir. Modeli çözmek için, hata tabanlı bir fitness fonksiyonu, MHW-ANN-PSO-SQP hibrit hesaplama şeması ile optimize edilmiştir. Tasarlanan çerçevenin doğruluğunu, güvenilirliğini, stabilitesini, hassasiyetini ve hesaplama karmaşıklığını doğrulamak için, virüsle ilgili çeşitli durumlar incelenmiştir. MHW-ANN-PSO-SQP'den elde edilen sonuçlar, doğruluğu teyit etmek için iyi bilinen RK sayısal çözücü ve ANN tabanlı (GA-ASA) ile karşılaştırılmıştır. Aynı zamanda, mutlak hata, tasarlanan şemanın doğruluğunu doğrulamaktadır. Ayrıca, istatistiksel analiz, MHW-ANN-PSO-SQP'nin stabilitesini, yakınsamasını ve güvenilirliğini doğrulamak için farklı istatistiksel operatörler aracılığıyla yapılmıştır. Dahası, sunulan şemanın karmaşıklığı, Ortalama Çalışma Süresi (MET) ile analiz edilmiştir.
SEIR matematiksel modeli Yapay Sinir Ağı hesaplaması sürüleme teknikleri SQP Meksika Şapkası Dalga Dönüşümü
The purpose of the current study is to present the numerical treatment of a nonlinear mathematical SEIR model based on the Zika virus using the Mexican Hat Wavelet-based feed-forward artificial neural network (MHW-ANN) together with the optimization scheme of global search, Particle Swarm Optimization (PSO) and local search Sequential Quadratic Programming (SQP), i.e. MHW-ANN-PSO-SQP. The Zika virus is an epidemic disease that can spread through the transmission of the virus known as Aedes, its model is based on susceptible-exposed-infected-recovered, i.e. SEIR that investigated the dynamics of virus spread. To solve the model an error-based fitness function is optimized through a hybrid computing scheme of MHW-ANN-PSO-SQP. To validate the precision, accuracy, stability, reliability, and computational complexity of the designed framework various cases have been taken for the virus. The results obtained from the MHW-ANN-PSO-SQP are compared to the well-known RK numerical solver and ANN-based (GA-ASA) to confirm the accuracy. At the same time, the absolute error validated the precision of the designed scheme. Additionally, the statistical analysis through different statistical operators is performed to validate the stability, convergence, and reliability of the MHW-ANN-PSO-SQP. Furthermore, the complexity of the presented scheme is analyzed through the Mean Execution Time (MET).
SEIR mathematical model Artificial neural network computation swarming techniques SQP Mexican hat wavelet
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Neural Networks, Mathematical Optimisation, Numerical and Computational Mathematics (Other) |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Early Pub Date | February 17, 2025 |
Publication Date | |
Submission Date | September 4, 2024 |
Acceptance Date | January 12, 2025 |
Published in Issue | Year 2025 EARLY VIEW |
This work is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International.