Heyelan kaynaklı tsunami tırmanmasının ann tabanlı modellerle tahmini
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Heyelan kaynaklı tsunami dalgalarının maksimum tırmanmalarını başarılı bir şekilde tahmin eden ve maksimum tırmanmayı etkileyen parametrelerin rollerini inceleyen çok katmanlı algılayıcı tabanlı tahmin yöntemleri önerilmiştir. Modellerin girdisi heyelan profilinin kesiti, sahilin eğim açısı, heyelanın başlangıçtaki derinliği, düşeydeki kalınlığı ve yataydaki genişliği ile maksimum tırmanmanın gerçekleştiği zaman olmak üzere 6 kestiricili yaklaşık 55.000 satırlık veri setinden oluşmaktadır. Hedef değişkeni maksimum tsunami tırmanmasıdır. Öncelikle bir optimizasyon çalışması gerçekleştirilmiş ve tüm veri setini temsil etmek üzere rastgele seçilmiş 9.000 satırdan oluşan bir veri seti belirlenmiştir. Daha sonra maksimum tırmanmayı tahmin edebilmek amacıyla, 6 kestiricinin tüm kombinasyonlarını içerecek şekilde 63 model oluşturulmuştur. Modellerin tahmin kabiliyetleri, ortalama karesel hata, ortalama mutlak hata, ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) ve çoklu korelasyon katsayısı (R) performans göstergeleri hesaplanarak belirlenmiştir. MLP tabanlı modeller maksimum tırmanmayı yaklaşık %1,1 minimum MAPE ve R=1 ile tahmin etmiş ve heyelanın düşey kalınlığının tırmanma üzerindeki en etkili parametre olduğunu, heyelan profilinin kesiti ile sahilin eğim açısının ise etkisi en az seviyede olan parametreler olduğunu ortaya çıkarmıştır Ayrıca, pratik bir araç olarak ReliefF öznitelik önem yöntemi destekli bir geri eleme algoritması kullanılmıştır. Literatür sonuçları ile yapılan karşılaştırma önerilen modellerin güvenilirliğini ve uygulanabilirliğini göstermiştir. Bu nedenle, önerilen yaklaşım analitik ya da sayısal modelleri desteklemek amacıyla, ya da yoksunlukları durumunda hızlı ve hassas bir yöntem olarak kullanılabilecektir.
Author
Savaş Yağuzluk
Institution
How to Cite
Savaş Yağuzluk (Yüksek Lisans Tezi). Heyelan kaynaklı tsunami tırmanmasının ann tabanlı modellerle tahmini, 2022, Adana Alparslan Türkeş University of Science and Technology.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Adana Alparslan Türkeş University of Science and Technology
- L-prolin baskılı nanofilm kaplı yüzey plazmon rezonans sensörlerinin geliştirilmesi(2025)
- Yapay sinir ağı ANN kullanarak lastik ömür tahmini(2019)
- Seramik mikro- ve ultrafiltrasyon membranları ile gıda endüstrisi atıksularının arıtılması(2019)
- Türk tekstil ve hazır giyim sanayinin bugün itibari ile değerlendirilmesi(2020)
- Bazı ekmeklik ve makarnalık buğdayların bulgura işlenmeleri ile ortaya çıkan fiziksel ve kimyasal özelliklerinin(2021)
- Öğretmenlerin çevre kimliği ve çevresel tutumu arasındaki ilişki üzerinde sürdürülebilir liderliğin aracılık rolü(2021)
