İşlenmiş gıdalardaki artış, düzensiz beslenme ve hareketsiz yaşam tarzı tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de son yıllarda insanların kilo almasına sebep olmaktadır. İnsan vücudundaki yağ kütlesinin tüm vücut kütlesine oranının belirli bir değerden büyük olması durumu obezite olarak tanımlanmaktadır. Obezite hastalığı beraberinde birçok ölümcül hastalığı da tetiklemektedir. Obezite ile mücadele için beslenme uzmanlarının bu hastalığın tüm dinamiklerine vakıf olması gerekmektedir. Bu çalışmada Türkiye’de yaşayan insanların obezite prevalans değerlerinin gelecekte olması muhtemel değerleri tahmin edilmiştir. 1975-2016 yılı prevalans değerleri kullanılarak, 2017-2026 yılları arasındaki değerlerin tahmini gerçekleştirilmiştir. Değerlerin tahmin edilmesi için makine öğrenmesi yöntemlerinden olan Uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) yöntemi kullanılmıştır. Zaman serisi değerlerinin 28 adeti ile model eğitilmiş olup, 14 adeti ile test edilmiştir. Model parametrelerinin optimize edilmesi sonucunda 2016 yılından sonraki değerler 2026 yılına kadar tahmin edilmiştir. Model girdisi olarak zaman serisi gecikme değerleri kullanılmıştır. En iyi modelin tespiti için otokorelasyon grafikleri ile optimum girdi sayısı belirlenmiştir. En iyi senaryonun tespiti için 5 gecikmeye kadar olan değerler girdi olarak denenmiştir Eğitim kısmında en küçük hataya sahip model iki girdiye sahip model olmuştur. ANFIS model parametreleri ise deneme yanılma yolu tespit edilmiştir. En iyi tahmin değerlerinin sağlandığı bulanık alt küme sayısı 3, üyelik fonksiyonu şekli ise gaus olarak tespit edilmiştir. Tahmin değerleri ile gerçek değerlerin istatistiksel olarak karşılaştırılması için hata kareler ortalaması kökü (RMSE) ve verimlilik katsayısı (CE) metrikleri kullanılmıştır. Zaman serisi değerlerinin doğal gidişatı aynı şekilde devam etmesi durumunda prevalans değerlerinin oldukça yüksek değerlere ulaşacağı öngörülmüştür.
Anahtar Kelimeler: ANFIS, Zaman serisi, Tahmin, Obezite
|
