Depremlerin magnitüd türü dönüşümü ve maksimum yer hareketi ivmesi (PGA) tahmininde yapay zeka uygulamaları
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Türkiye, Kuzey Anadolu Fay Zonu, Doğu Anadolu Fay Zonu ve Ege Açılma Sistemi gibi aktif tektonik yapıları içermesinden dolayı yüksek deprem tehlikesine sahiptir. Bu nedenle, sismik tehlike değerlendirme çalışmalarının güvenilir ve doğruluğunun yüksek olması gerekmektedir. Sismoloji ve tehlike değerlendirme çalışmaları içeresinde homojen deprem magnitüd türü için dönüşüm denklemleri ve depremlerin mühendislik yapılarına etkilerini belirlemek için maksimum yer hareketi ivmesi (PGA) değerleri kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında depremlerin magnitüd türü dönüşümü ve depremlerin PGA değerlerinin hesaplanması için Yapay Sinir Ağları (YSA), Meta-sezgisel algoritmalar ve Makine Öğrenmesi algoritmaları gibi Yapay Zeka (YZ) teknikleri kullanılarak denklemler, YSA ve regresyon modelleri geliştirilmiştir. Magnitüd türü dönüşümü için, Türkiye ve civarında (1900-2020) meydana gelen (M ≥ 4.0) depremlerin farklı magnitüd türleri ve değerleri kullanılarak regresyon yöntemleriyle 8 denklem ve makine öğrenmesi algoritmalarıyla 3 regresyon modeli oluşturulmuştur. PGA tahmini için, Türkiye ve civarında meydana gelen depremlerin (1976–2020) parametrelerinden oluşan 2 veri setiyle (M ≥ 3.0 ve Mw ≥ 5.0) 6 farklı veri formuna göre YSA ile Meta-sezgisel algoritmalar kullanılarak modeller ve makine öğrenmesi algoritmalarıyla 3 regresyon modeli oluşturulmuştur. Tüm modeller oluşturulan test verileriyle literatürden seçilen magnitüd türü dönüşümü ve PGA tahmin denklemleri ile karşılaştırılmıştır. Magnitüd türü dönüşümü için oluşturulan regresyon modelleri gerçek değerlere daha yakın sonuçlar vermişlerdir. PGA tahmini için oluşturulan YSA ve regresyon modellerinin, literatürden seçilen tahmin denklemlerine göre ölçülen PGA değerlerine daha yakın değerler hesapladığı görülmüştür. Özellikle, YZ teknikleriyle yapılan ölçülen değerlere daha yakın PGA tahminleri sismik tehlike çalışmalarının güvenirliliğini artıracaktır. Ayrıca, sismoloji ve mühendislik sismolojisi alanlarındaki bu önemli değerlendirmelerde YZ tekniklerinin etkin bir şekilde kullanılabileceği görülmüştür.
Yazar
Kaan Hakan Çoban
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Kaan Hakan Çoban (Doktora Tezi). Depremlerin magnitüd türü dönüşümü ve maksimum yer hareketi ivmesi (PGA) tahmininde yapay zeka uygulamaları, 2021, Karadeniz Technical University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Karadeniz Technical University tezlerinden daha fazlası
- Trabzon ilinde yaşayan 20 yaş ve üzeri bireylerde tütün ürünleri kullanımı, alkol kullanımı, alkol kullanım bozukluğu prevalansı ve etkileyen faktörler(2025)
- Halk bilimi açısından Trabzon ili geleneksel tarım kültürü(2023)
- Trabzon güney çevre yolu güzergahı Darıca (Akçaabat) - Yalı mahallesi (Trabzon) arasının mühendislik jeolojisi / Investigation of the planned route of the southern highway between Darıca (Akçaabat) - Yalı mahallesi (Trabzon) in terms of engineering geolog(2001)
- Yaşlandırma Süresinin Zn-27Al-1Cu Alaşımının Yapı ve Mekanik Özelliklerine Etkisi(2016)
- Harşit çayından (Tirebolu-Giresun) elde edilen kırılmış dere malzemesinin beton agregası olarak kullanılabilirliğinin incelenmesi(2005)
- Karabağ köyü (Kağızman–Kars) çevresinin hidrojeolojisi ve yeraltısularının kalitesinin değerlendirilmesi(2023)
