Depremlerin magnitüd türü dönüşümü ve maksimum yer hareketi ivmesi (PGA) tahmininde yapay zeka uygulamaları
2021
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Nilgün Lütfiye Sayıl
Abstract (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.
Author
Dr. Kaan Hakan Çoban
Institution
How to Cite
Kaan Hakan Çoban (Doktora Tezi). Depremlerin magnitüd türü dönüşümü ve maksimum yer hareketi ivmesi (PGA) tahmininde yapay zeka uygulamaları, 2021, Karadeniz Technical University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Karadeniz Technical University
- Halk bilimi açısından Trabzon ili geleneksel tarım kültürü(2023)
- Trabzon ilinde yaşayan 20 yaş ve üzeri bireylerde tütün ürünleri kullanımı, alkol kullanımı, alkol kullanım bozukluğu prevalansı ve etkileyen faktörler(2025)
- Yaşlandırma Süresinin Zn-27Al-1Cu Alaşımının Yapı ve Mekanik Özelliklerine Etkisi(2016)
- Tuz stresi altındaki gökçe ve küsmen nohut çesitlerinde ekzojen olarak uygulanan sisteinin etkilerinin araştırılması(2025)
- Kolorektal kanser hastaları ve mı̇de kanserı̇ hastalarında antı̇nükleer antı̇korların ı̇ndı̇rekt ı̇mmünfloresan yöntemı̇ kullanılarak araştırılması(2025)
- Plaser yataklardan gravite yöntemleriyle altın kazanımı optimizasyonu(2025)
