Geri Dön

Deprem verilerinin analizi için veri madenciliği yaklaşımı

Data mining approach for earthquake data analysis

PDF İndir

  1. Tez No: 324678
  2. Yazar: HALİL İBRAHİM ÇİÇEKDAĞI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞAFAK KIRIŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Deprem Mühendisliği, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Earthquake Engineering, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 96

Özet

Türkiye, öncelikle deprem olmak üzere çığ, sel, yangın, heyelan gibi doğal afetlere sıklıkla maruz kalmış ve kalmaya da devam eden bir ülkedir. Bu nedenle yaşanan afetlerin yarattığı can ve mal kayıpları ile birlikte ekonomik kayıpların da azaltılması gerekmektedir. Bu da depreme hazırlık aşamasında yapılan etkili bir çalışma ile sağlanabilir. Bu tezde veri madenciliği tekniği ile deprem verilerinin analiz edilip değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Veri madenciliği büyük miktarlardaki verinin içinden anlamlı ve yararlı ilişki ve kuralların bilgisayar programları aracılığıyla aranması ve analizidir. Kütahya ve etrafındaki 250 kilometrelik yarıçaplı çemberi kapsayan bölge uygulama bölgesi olarak seçilmiş ve çember etrafında, 1900'lü yıllardan günümüze gelene kadar meydana gelen depremlerin büyüklüğü, zamanı, derinliği, sıcak su kaynağı üzerinde olup olmaması, toprak çeşidi ve Kütahya merkeze olan uzaklığı incelenmiştir. Bu amaçla deprem verilerinin daha anlamlı hale getirilip içerisindeki gizli değerleri analiz edebilmek ve bu verileri değerlendirme imkanı bulabilmek için Weka 3.6.8 veri madenciliği yazılımı kullanılmıştır. Deprem verilerinin sınıflandırılmasında farklı yaklaşımlar kullanılmış ve yapay sinir ağlarının çok katmanlı algılayıcı ağ modeli 0.87 doğruluk oranı ile en uygun yaklaşım olarak bulunmuştur. Bunun dışında deprem verileri ile ilgili daha ayrıntılı analiz için k-ortalamalar algoritması ile kümeleme analizi gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Turkey is a country which is exposed to natural features such as and primarily earthquakes then avalanches, landslides, floods and fire and will continue to remain. Therefore; together with the life and property loss caused by natural disasters economic losses should be reduced. This can be achieved with and effective study during the preparation phase of an earthquake. In this thesis the analysis of earthquake data and the evaluation with Data Mining Technique is aimed. Data Mining is the search and analysis of the significant and useful relations among huge amount of data via computer programmes. Kütahya and the region around including the circle with a radius of 250 km is selected as an application region and earthquakes' magnitude, time, depth, the existence of hot water supply, soil type which occured from 1900 until today and the distance from the centre of Kütahya was examined. For this purpose, Weka 3.6.8 Data Mining Software was used in order to make earthquake data more meaningful analyze the hidden values within and to get the opportunity to evaluate this data. Different approaches were used for classification of earthquake data and artificial neural networks' multilayer perceptron network model with the accuracy rate of 0.87 was thought to be more appropriate. In addition, more detailed analysis of earthquake data was performed with the algorithm of k-means clustering analysis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    270045

    Veri madenciliği yöntemleriyle depremlerin analizi

    Analysis of earthquakes by means of data mining methods

    ÖZAL YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GALİP AYDIN

  2. Tez No

    465397

    Slope stability and open pit design for a copper mine

    Açık ocak bakır madeninde şev stabilitesi ve tasarımı

    MOHAMMAD LASHGARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CÜNEYT ATİLLA ÖZTÜRK

  3. Tez No

    483766

    Birkaç veri kümesi ile WEKA ve MATLAB üzerinde kümeleme algoritmalarının karşılaştırılarak incelenmesi

    Using couple of datasets, analysis by comparing clustering algorithms between WEKA and MATLAB platforms

    MUSTAFA TAKAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAFER ASLAN

  4. Tez No

    884954

    TUSAGA-AKTİF istasyon verileri ile İzmir ve çevresi için blok hareketlerinin belirlenmesi

    Determination of block movements for Izmir and uts surroundings using CORS-TR stations data

    FULYA ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EKREM TUŞAT

  5. Tez No

    834988

    Earthquake damage detection with satellite imagery and deep learning approaches: A case study of the february 2023, Kahramanmaraş, Turkey earthquake sequence

    Uydu görüntüleri ve derin öğrenme yaklaşımları ile hasar tespiti: 2023 şubat Kahramanmaraş, Türkiye deprem dizisinden bir vaka çalışması

    FATMA ELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

Geri Dön