Zaman serisi analizi ile deprem tahmini

Gelişen teknolojiler ile beraber, üretilen veri miktarının da artmasıyla, çok büyük veriler oluşmaya başlamıştır. Bu verilerden faydalı bilgiler elde etme amacı ile veri madenciliği yöntemleri geliştirilmiştir. Veri madenciliği, farklı yöntemler uygulanarak değerli bilgileri elde etmeyi sağlamaktadır. Bu yöntemler arasında; kümeleme, sınıflandırma, birliktelik kuralı, zaman serileri vb. gibi yöntemler yer almaktadır. Bu tez çalışmasında, zaman serisi analiz yöntemine değinilmiş ve deprem tahminine ilişkin çalışmalar yapılmıştır. Zaman serisi analizi, geçmiş zaman verileri üzerinde çalışarak gelecek zaman hakkında tahminde bulunmayı sağlamaktadır. Tezde, zaman serisi analizi ve yapay sinir ağı kullanılarak deprem tahminine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Yapay sinir ağları doğrusal olmayan serilerin analizinde yaygın olan olarak kullanılan yöntemlerden biridir. Yapay sinir ağının, doğrusal olmayan zaman serileri için kullanımına tezde detaylı olarak yer verilmiştir. Deprem tahmini için Elazığ iline ait deprem verileri kullanılmıştır. Bu veriler, Boğaziçi Üniversitesi, Kandilli Rasathanesinden elde edilmiş ve bu verilerden çeşitli veri setleri oluşturularak analizler gerçekleştirilmiştir. Yapılan analizler sonucunda yapay sinir ağı yönteminin, düşük şiddetli depremlerin tahmininde başarım oranı yüksek bulunmuştur. Ancak yüksek şiddetli depremleri tahmin oranı düşük düzeyde kalmıştır. Gerçekleştirilen analizler sonucunda yapay sinir ağının doğrusal olmayan serilerde başarımı yüksek bir yöntem olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca, zaman serisinde bulunan veri eksikliği ve düzensizliğinin, deprem tahmininde istenilen başarının elde edilmesini engelleyen faktörler olduğu görülmüştür. Gelişen teknolojiler ile beraber, üretilen veri miktarının da artmasıyla, çok büyük veriler oluşmaya başlamıştır. Bu verilerden faydalı bilgiler elde etme amacı ile veri madenciliği yöntemleri geliştirilmiştir. Veri madenciliği, farklı yöntemler uygulanarak değerli bilgileri elde etmeyi sağlamaktadır. Bu yöntemler arasında; kümeleme, sınıflandırma, birliktelik kuralı, zaman serileri vb. gibi yöntemler yer almaktadır. Bu tez çalışmasında, zaman serisi analiz yöntemine değinilmiş ve deprem tahminine ilişkin çalışmalar yapılmıştır. Zaman serisi analizi, geçmiş zaman verileri üzerinde çalışarak gelecek zaman hakkında tahminde bulunmayı sağlamaktadır. Tezde, zaman serisi analizi ve yapay sinir ağı kullanılarak deprem tahminine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Yapay sinir ağları doğrusal olmayan serilerin analizinde yaygın olan olarak kullanılan yöntemlerden biridir. Yapay sinir ağının, doğrusal olmayan zaman serileri için kullanımına tezde detaylı olarak yer verilmiştir. Deprem tahmini için Elazığ iline ait deprem verileri kullanılmıştır. Bu veriler, Boğaziçi Üniversitesi, Kandilli Rasathanesinden elde edilmiş ve bu verilerden çeşitli veri setleri oluşturularak analizler gerçekleştirilmiştir. Yapılan analizler sonucunda yapay sinir ağı yönteminin, düşük şiddetli depremlerin tahmininde başarım oranı yüksek bulunmuştur. Ancak yüksek şiddetli depremleri tahmin oranı düşük düzeyde kalmıştır. Gerçekleştirilen analizler sonucunda yapay sinir ağının doğrusal olmayan serilerde başarımı yüksek bir yöntem olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca, zaman serisinde bulunan veri eksikliği ve düzensizliğinin, deprem tahmininde istenilen başarının elde edilmesini engelleyen faktörler olduğu görülmüştür. Gelişen teknolojiler ile beraber, üretilen veri miktarının da artmasıyla, çok büyük veriler oluşmaya başlamıştır. Bu verilerden faydalı bilgiler elde etme amacı ile veri madenciliği yöntemleri geliştirilmiştir. Veri madenciliği, farklı yöntemler uygulanarak değerli bilgileri elde etmeyi sağlamaktadır. Bu yöntemler arasında; kümeleme, sınıflandırma, birliktelik kuralı, zaman serileri vb. gibi yöntemler yer almaktadır. Bu tez çalışmasında, zaman serisi analiz yöntemine değinilmiş ve deprem tahminine ilişkin çalışmalar yapılmıştır. Zaman serisi analizi, geçmiş zaman verileri üzerinde çalışarak gelecek zaman hakkında tahminde bulunmayı sağlamaktadır. Tezde, zaman serisi analizi ve yapay sinir ağı kullanılarak deprem tahminine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Yapay sinir ağları doğrusal olmayan serilerin analizinde yaygın olan olarak kullanılan yöntemlerden biridir. Yapay sinir ağının, doğrusal olmayan zaman serileri için kullanımına tezde detaylı olarak yer verilmiştir. Deprem tahmini için Elazığ iline ait deprem verileri kullanılmıştır. Bu veriler, Boğaziçi Üniversitesi, Kandilli Rasathanesinden elde edilmiş ve bu verilerden çeşitli veri setleri oluşturularak analizler gerçekleştirilmiştir. Yapılan analizler sonucunda yapay sinir ağı yönteminin, düşük şiddetli depremlerin tahmininde başarım oranı yüksek bulunmuştur. Ancak yüksek şiddetli depremleri tahmin oranı düşük düzeyde kalmıştır. Gerçekleştirilen analizler sonucunda yapay sinir ağının doğrusal olmayan serilerde başarımı yüksek bir yöntem olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca, zaman serisinde bulunan veri eksikliği ve düzensizliğinin, deprem tahmininde istenilen başarının elde edilmesini engelleyen faktörler olduğu görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Zaman Serisi, Yapay Sinir Ağları, Deprem Tahmini