Geri Dön

Seismic vulnerability assessment using artificial naural networks

Yapay sinir ağları kullanılarak deprem hasar değerlendirmesi

  1. Tez No: 166834
  2. Yazar: ALTUĞ GÜLER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET TÜRER, YRD. DOÇ. DR. AHMET YAKUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: deprem hasar değerlendirmesi, yapay zeka, yapay sinir ağlan, modelleme vi, seismic vulnerability assessment, artificial intelligence, artificial neural network, modeling
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

oz YAPAY SINIR AĞLARI KULLANILARAK DEPREM HASAR DEĞERLENDİRMESİ Güler, Altuğ Yüksek Lisans, İnşaat Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Y. Doç. Dr. Ahmet Türer Ortak Tez Yöneticisi: Y. Doç. Dr. Ahmet Yakut Nisan 2005, 110 sayfa Bu çalışmada alternatif bir deprem hasar değerlendirme modeli yapay zeka tekniklerinden yapay sinir ağlan kullanılarak oluşturulmaya çalışılmıştır. Farklı eğitme fonksiyonları, farklı sayıda gizli hücre ve farklı bina parametreleri - kat sayısı, düzensizlik skoru, çıkma alanları, yumuşak kat indeksi, normalize kolon alanlası, normalize perde alanları - kullanılarak oluşturulan yapay sinir ağlarında elde edilebilecek en iyi değerlendirme performansına ulaşılmaya çalışılmışta. Tez kapsamında Düzce veritabanı model eğitimi için kullanılmıştır. Microsoft Excel kullanılarak bir yapay sinir ağı simülatörü geliştirilmiştir. Simulator Düzce veritabanı kullanılarak elde edilen en iyi modelin ağırlık matrislerini ve parametrelerini kullanmaktadır. Afyon Erzincan, ve Ceyhan veritabanları geliştirilen simulator ile değerlendirilmiştir. Zeytinburnu isimli veritabanı da simülasyon amaçlı olarak kullanılmış ve bölgede bulunan 3043 adet bina geliştirilen yöntem kullanılarak sismik hasar görebilirlik sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT SEISMIC VULNERABILITY ASSESSMENT USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Güler, Altuğ M.Sc, Department of Civil Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. Ahmet Türer Co-Supervior. Assist. Prof. Dr. Ahmet Yakut April 2005, 110 pages In this study, an alternative seismic vulnerability assessment model is developed. For this purpose, one of the most popular artificial intelligence techniques, Artificial Neural Network (ANN), is used. Many ANN models are generated using 4 different network training functions, 1 to 50 hidden neurons and combination of structural parameters like number of stories, normalized redundancy scores, overhang ratios, soft story indices, normalized total column areas, normalized total wall areas are used to achieve the best assessment performance. Düzce database is used throughout the thesis for training ANN. A neural network simulator is developed in Microsoft Excel using the weights and parameters obtained from the best model created at Düzce damage database studies. Afyon, Erzincan, and Ceyhan databases are simulated using the developed simulator. A recently created database named Zeytinburnu is used for the projection purposes. IVThe building seismic vulnerability assessment of Zeytinburnu area is conducted on 3043 buildings using the proposed procedure.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    793876

    Bingöl ilindeki konut türü yapılar için hızlı değerlendirme yöntemlerinin yapay sinir ağları kullanılarak karşılaştırılması

    Comparison of rapid evaluation methods for residential buildings in Bingöl province by using artificial neural networks

    SADIK VAROLGÜNEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat MühendisliğiDicle Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULHALİM KARAŞİN

  2. Tez No

    1011792

    Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) tabanlı kentsel sismik kırılganlık kestirimi

    Geographic information systems (GIS) based urban seismic vulnerability prediction

    DERYA YALÇIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Deprem MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHADIR AKTUĞ

  3. Tez No

    981505

    An assessment strategy for masonry buildings

    Yığma binalar için bir değerlendirme stratejisi

    TOLGAHAN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAĞAN TUNCAY

  4. Tez No

    960834

    Yapı hasarlarının zemin oturması ile ilişkisi ve risk analizi

    The relationship of structural damages with ground settlement and risk analysis

    EKİN EVRİM LAÇİN AKŞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KADİR GÜLER

  5. Tez No

    1010326

    Earthquake risk assessment using artifical intelligence

    Yapay zekâ kullanilarak deprem risk değerlendirmesi

    BILAL EIN LAROUZI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. YASİN FAHJAN

Geri Dön