Python dili ile makine öğrenimi teknikleri kullanılarak Irak ve çevresinin sismik tehlike modeli

Bu çalışmada bir ilk uygulama olarak, üç boyutlu makaslama dalga hızı (Vs) ile çalışma alanı ve dolayındaki kıtasal kabuk ve üst manto için sismik tomografi veri-seti modeli kullanılarak Irak ve dolayının sismik tehlike bölgesi için Robust Çok Çıkışlı makine öğrenimi regresyon modeli (Robust Multi-Output machine learning regression model) geliştirilmiştir. Bu çalışmada ilk kez, merkez üssünden itibaren yer kabuğu katmanları boyunca iletilen ilk sismik enerjiyi dikkate alarak, sismik tehlike analizi için Tepe Kabuk İvmesi (Peak Crust Acceleration [PCA]) hesaplanmıştır, ayrıca çalışma alanı için hesaplanan HKA kabuk yoğunluğu ve çalışma alanının sismik aktivitesi arasında ters ilişki olduğu bulunmuştur. Ayrıca, farklı fiziksel kabuk koşullarından büyük bir veri seti hazırlayarak, tomografi verilerinin fiziksel değişkenlere güvenilir bir şekilde anlaşılmasına dayanan nihai makine öğrenme modelimiz için girdi olarak birçok değişkenin çıkarılması için bazı fiziksel denklemler türettik. Bu çalışmadaki tüm makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları, anaconda platformu açık kaynaklı Individual Edition (Distribution) kullanılarak python dili ile yazılmıştır.