Geri Dön

Mekansal istatistikte bulanık uyarlamalı ağ yaklaşımı ile depremi oluşturan yer kabuğu hareket hızlarının kestirimi

Prediction of crustal motion velocities which is constitute earthquake by the fuzzy adaptive network in spatial statistics

  1. Tez No: 213872
  2. Yazar: NURAY GÜNERİ TOSUNOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF.DR. AYŞEN APAYDIN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Mekansal istatistik, bulanık uyarlamalı ağ, deprem, yerkabuğu hareket hızları, Spatial statistics, fuzzy adaptive network, earthquake, crustal motion velocities
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Depremi oluşturan yerkabuğu hareket hızlarının bilinmesi, bir bölge üzerinde yer alan bir fayda depreme yol açabilecek enerji birikiminin ne kadar sürede oluşabileceği hakkında fikir vermektedir. Bu nedenle yerkabuğu hareketlerinin izlenmesi ve hızlardaki değişimin gözlenebilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, gözlem istasyonları tarafından belirlenmiş yerkabuğu hareket hızlarına ilişkin ölçüm değerleri temel alınarak, gözlenmemiş diğer koordinatlarda hız değerinin kestirilmesi amaçlanmıştır. Gözlem istasyonlarından elde edilen veriler bölgesel bir alan üzerinde yer aldığından bu verilerin analizinde mekansal istatistikten yararlanılır. Mekansal kestirimde kullanılan yöntemler içerisinde en iyi kestirim olarak bilineni kriging yöntemidir. Verilerin yapısında belirsizlik olması durumunda mekansal problemlerin çözümünde farklı yaklaşımlara ihtiyaç duyulur. Bu çalışmada mekansal problemlerin çözümünde bulanık uyarlamalı ağ yaklaşımının kullanılması önerilmiştir. Çalışma alanının bulanıklaştırılması ile kurulacak ağ modelinde, bağımsız değişkenlere ilişkin sınıf sayılarının bulunmasında çıkarımlı kümeleme algoritması kullanılmıştır. Üyelik fonksiyonunun belirlenmesinde mekansal verilerin aralarındaki uzaklığa bağlı ilişkiyi modelleyen variogram fonksiyonundan yararlanılması önerilmiştir. Uygulama için yerkabuğu hareket hızlarına ilişkin literatürde yer alan gerçek verilerden yararlanılmıştır. Çalışma alanı Marmara ve çevresi ile sınırlandırılmıştır. Bu çalışma alanında yer alan 73 adet gözlem noktasına ilişkin koordinatlar ve bu koordinatlara ilişkin hareket hızları veri kümesini oluşturmuştur. Çalışmanın amacı doğrultusunda bulanık uyarlamalı ağ yaklaşımı ile kestirim yapılmıştır. Yaklaşımın performansını değerlendirebilmek için, kriging yöntemi ile kestirim yapılarak, iki yöntemden elde edilen sonuçlar hata kareler ortalaması ölçütüne göre karşılaştırılmıştır. Bulanık uyarlamalı ağ yaklaşımının, kriging yöntemi kadar etkin sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Yeterli sayıda veri ile çalışıldığında, bulanık uyarlamalı ağ yaklaşımının kullanılması ile mekansal problemlerin rahatlıkla çözülebileceği görülmüştür. Bulanık uyarlamalı ağ yaklaşımı ile yerkabuğu hareket hızlarının kestirimine ilişkin elde edilen modellerin deprem çalışmalarında kullanılabilirliği irdelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Knowing the crustal motion velocities resulting in earthquake gives an idea about when an energy accumulation causing earthquake on a fault in a specific region will probably happen. Thus, it is very crucial to follow crustal motions and to observe variations in velocities. In this study, it was aimed to predict velocity values at unobserved coordinates based on the measurement values that had been determined by the observatories regarding the crustal motion velocities. Since data gathered from the observatories arice on a regional area, spatial statistics is utilized in data analysis. Among the several methods used in spatial prediction, kriging method is known as the best for spatial predictions. In case that there is vagueness in data structure, various approaches are needed in solving spatial problems. In this study, use of the fuzzy adaptive network approach in solving spatial problems is suggested. In order to find class numbers regarding independent variables in the network model formed by the fuzzification of the studied area, subtractive clustering algorithm was used. In determining the membership function, utilization of the variogram function modeling the relationship that depends on distance among spatial data was proposed. Real data appeared in literature as regards the crustal motion velocities is used in the application part of the study. Study area was limited to Marmara and the vicinity of Marmara. Coordinates regarding 73 observation points in this study area and motion velocities regarding these coordinates formed the data set of the study. In line with the study purpose, predictions were performed by means of the fuzzy adaptive network approach. In order to evaluate the performance of the approach, the kriging method is also used in the prediction and the results obtained from both methods are compared based on the mean error squares criteria. It is observed that the fuzzy adaptive network approach yields as effective results as those revealed by the kriging method. Moreover, it is seen that if the fuzzy adaptive network approach is studied with an adequate number of data, spatial problems can be solved easily. Consequently, it is shown that models obtained regarding prediction of the crustal motion velocities by means of the fuzzy adaptive network approach will contribute to earthquake studies.

Benzer Tezler

  1. Office rent variation in Istanbul CDB: An application of mamdani and TSK-type fuzzy rule based system

    İstanbul MİA?da ofis kira değişimi: Mamdani ve TSK bulanik kural tabanli model uygulamasi

    AZAR KARİMOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    MaliyeOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Finansal Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ISIL EROL

    PROF. DR. GELHARD WİLHELM WEBER

  2. Yüzer güneş enerjisi santrallerinin (YGES) konuşlandırılmasında bulanık örtüştürmeye dayalı bir optimizasyon metodolojisi: YGES elverişli rezervuar yüzeyi

    An optimization methodology to deployment of floating photovoltaics (FPV) based on fuzzy overlay: FPV convenient reservoir surface

    MEHMET SEREN KORKMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN

  3. Metropol bölgelerde lojistik tesislerin merkezileştirilmesi

    Centralization of the logistics facilities in metropolitan area

    İSMAİL ÖNDEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FAHRETTİN ELDEMİR

  4. Bulanık mantık yöntemiyle arkeolojik tahmin haritalarının oluşturulması: Sivas örneği

    Creating archeological prediction maps with the fuzzy logic method: Example of Sivas

    ESMA DEMİRCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞDAŞ KUŞÇU ŞİMŞEK

  5. Türkiye'deki otomobil sahipliğinin çok değişkenli istatistik yöntemlerle analizi

    Analysis with multivariate statistical methods of car ownership in Turkey

    HÜMEYRA BOLAKAR TOSUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET TORTUM