Master'sOpen Access

Uzun-kısa süreli bellek ve uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi ile deprem büyüklüğü tahmini

2023
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Gökhan Kayhan

Abstract (TR)

Aniden oluşan ve yıkıcı faaliyeti yüksek olan doğal afetlerden olan depremin sebebiyet vereceği kayıplar olabilir. Bu kayıpları önlemek ve tedbir alabilmek için deprem tahmini, üzerine çalışılan bir konu olmuştur. Depremin ne zaman, nerede ve ne büyüklükte olacağının tahmin edilmesi, deprem tahmini üzerine yapılan çalışmalardır. Bu tez çalışmasında deprem büyüklüğü tahmini için iki model önerilmiştir. Bunlar, barındırdığı hafıza mekanizması sayesinde tahmin problemlerinde başarılı sonuçlar veren uzun-kısa süreli bellek (UKSB) ve kural tabanlı yapısıyla tahminleme problemlerinde başarılı sonuçlar veren uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi (USBÇS)dir. Son 20 yıllık deprem verileri filtrelenerek toplanmıştır. Literatürde depremsellik göstergeleri olarak adlandırılan özellik çıkarma yöntemleriyle veri işlenmiştir. Burada hesaplamalar 4.0, 4.5 ve 5.0 olarak seçilen eşik büyüklüklerine göre yapılmıştır ve 3 yeni veri kümesi elde edilmiştir. Modellerde kullanmak üzere, değerler 0-1 aralığında olacak şekilde veri normalleştirme işlemi uygulanmıştır. Rastsallığı sağlamak amacıyla veri kümesine bir karıştırma metodu uygulanmıştır. Veri kümesi %80'i model eğitiminde %20'si model testinde kullanılmak üzere ikiye ayrılmıştır. Modellerin başarımını değerlendirmek adına k-katlamalı çapraz doğrulama tekniği de uygulanmıştır. Her iki modelde bu veri kümeleri kullanılmak üzere 6 senaryo oluşturulmuştur. Veri boyutluluğunu azaltmak adına temel bileşenler analizi (TBA) veri kümelerine uygulanmış ve özellik sayısı 7'den 4'e indirilmiştir. Bu şekilde 3 yeni veri kümesi daha türetilmiştir. Bu veri kümeleri de aynı şekilde işlemlere tabi tutulmuş ve 6 yeni senaryo oluşturulmuştur. Tüm bu senaryolarda modellerin hata oranlarını değerlendirmek için KOKH ve OKH ölçütleri, başarımlarını doğrulamak için R2 skoru hesaplanmıştır. Son 20 yıllık veri kümesinin eşik büyüklüğü 4.0 seçildiği TBA uygulanmış verilerinin kullanıldığı senaryoda 0.99565 R2 skoru ile UKSB modeli en iyi başarımı göstermiştir. Bu model, deprem büyüklüğü tahminlemesinde tutarlı sonuçlar üreterek deprem büyüklüğünü tahmin etmeye yardımcı olacaktır.

Author

Dr. İlker Gür

How to Cite

İlker Gür (Yüksek Lisans Tezi). Uzun-kısa süreli bellek ve uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi ile deprem büyüklüğü tahmini, 2023, Ondokuz Mayıs University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Ondokuz Mayıs University