Geri Dön

Yapay sinir ağları ile afet yönetiminde sosyal zarar görebilirlik riskinin belirlenmesi

Utilization of artificial neural networks for calculation of social vulnerability in disaster management

PDF İndir

  1. Tez No: 296148
  2. Yazar: DİLEK SÜRMELİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERMAN COŞKUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Son yıllarda insan düşünüş ve yargısını bilgisayarlar aracılığı ile gerçekleştirmeyi hedefleyen Yapay Zeka konusu önem kazanmış ve teknoloji ve yazılım alanındaki gelişmeler ile Yapay Zeka'nın farklı alanlarda uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Bu tezin amacı Yapay Zeka teknikleri olan Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık'ın detaylı incelenmesi ve depremden sosyal zarar görebilirliğin tahmininde bu tekniklerin yardımcı olabileceğinin gösterilmesidir.Ülkemizde sıkça rastlanan doğal afet türlerinden biri olan depremin meydana getirebileceği zararlar fiziksel, ekonomik ve sosyal olmak üzere üç kategoride incelenmektedir. Fiziksel zarar görebilirlik literatürde detaylı olarak çalışılmıştır. Ancak özellikle sosyal zarar görebilirlik ülkemizde çok fazla çalışmanın yapılmadığı bir alandır. Hızlı nüfus artışı, iç ve dış göçler, bilgi ve eğitim eksikliği gibi faktörler sosyal zarar görebilirlik kavramını oluştururken bu faktörlerin iyileştirilememesi zaman içerisinde doğal afetin etkilerinin artmasına neden olmaktadır. Fiziksel zarar görebilirliğin yanı sıra sosyal zarar görebilirliğinde çalışılması gerekmektedir ki yaşanan afetlerin yarattığı kayıpların minimum düzeye indirilmesi mümkün olabilsin.Tezde bu temele dayanılarak Yapay Zeka tekniklerinden Yapay Sinir Ağları kullanılarak sosyal faktörlere göre Türkiye'deki iller sınıflara ayrılmıştır. Oluşturulan sınıflarla sosyal faktörler arasında Yapay Sinir Ağları ile ilişki kurulabildiğinin gösterilmesi amaçlanmıştır.Bu amaçla çalışmada öncelikle Yapay Sinir Ağları kapsamlı bir literatür taraması yapılarak anlatılmış, sonrasında SPSS Clementine programı kullanılarak kümeleme analiziyle illerin sosyal sınıfları belirlenmiştir. Daha sonra ise MATLAB programının Yapay Sinir Ağı modülü kullanılarak analizler tamamlanmıştır. Analiz sürecinde kullanılan 81 ile ait tablolar Türkiye İstatistik Kurumu'ndan alınan ikincil veriler doğrultusunda hazırlanmıştır.Çalışma sonunda ise Yapay Sinir Ağları kullanılarak sosyal faktörlerle, oluşturulan sosyal sınıfların ilişkilendirilebildiği yapılan analiz ve testlerin sonuçlarıyla desteklenmiştir.

Özet (Çeviri)

In recent years, artifical intelligence, which tries to mimic human thinking and decision making process in computerized environments, has been applied in different areas. New developments in technology and software areas allowed to broaden these different applications. In this thesis, the goal is to research artificial intelligence and it?s techniques and to apply them for calculation of social vulnerability in eartquakes. Especially Neural Networks and Fuzzy Logic are main focus areas.Earthquake damage, one of the common types of natural disasters in our country, can be scrutinized in three categories: physical, economic and social. Among these three physical vulnerability has been studied widely. However when it comes to social vulnerability, it is a new area and there has been limited number of studies conducted in this area. Rapid population growth, internal and external migration, factors such as lack of information and training constitute social vulnerability factors and if they are not improved over time, the risks of natural disaster increases. Therefore, social vulnerability is also important and it must be also researched in detail to avoid consequences.In order to reach this goal, first cities in Turkey are classified into groups based on social factors by using neural networks. Then, the relationship between created groups and social factors is established by using neural networks.For this purpose, first a comprehensive literature review about Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic was conducted. Then, in order to classify cities into social groups SPSS Clementine was used. Finally artificial neural networks module of MATLAB has been used to complete the analysis. The data for social indicators of 81 cities were gathered from Turkish Statistics Institute.The result of this study provides a support that social factors can be used in order to meausure social vulnerability level of cities and Artificial Neural Networks can be utilized for this purpose.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    656320

    Görüntü segmentasyonu ile entegre edilmiş evrişimli sinir ağları ile deprem sonrası hasarlı binaların otomatik olarak tespiti

    Detection of damaged buildings after an earthquake with convolutional neural networks in conjunction with image segmentation

    RECEP KİRİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Deprem MühendisliğiGümüşhane Üniversitesi

    Afet Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN ÜNLÜ

  2. Tez No

    495275

    Yapay sinir ağları ve rastgele orman yöntemleri ile LANDSAT 8 görüntülerinden otomatik kıyı çizgisi çıkartılması

    Automatic shoreline extraction from LANDSAT 8 imageries with artificial neural networks and random forest methods

    ABDULKADİR İNCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT BAYRAM

  3. Tez No

    836740

    Reinforcement learning based resource allocation for initial disasterresponse

    Afetle mucadelede pekistirmeli ogrenme tabanli kaynak yonetimi

    ESAT TUNAHAN TUNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ AKGÜN

  4. Tez No

    733134

    Group authentication for next generation networks

    Gelecek nesil ağlarda grup kimlik doğrulaması

    YÜCEL AYDIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  5. Tez No

    541000

    Architectural form exploration by soft computing: The case of post-disaster shelter

    Esnek hesaplama aracılığıyla mimari biçim arayışları: Afet sonrası barınak örneği

    FÜSUN CEMRE KARAOĞLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA ALAÇAM

Geri Dön