Deprem verilerinin analizi için veri madenciliği yaklaşımı
Data mining approach for earthquake data analysis
- Tez No: 324678
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞAFAK KIRIŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Deprem Mühendisliği, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Earthquake Engineering, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Veri madenciliği yöntemleriyle depremlerin analizi
Analysis of earthquakes by means of data mining methods
ÖZAL YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GALİP AYDIN
- Slope stability and open pit design for a copper mine
Açık ocak bakır madeninde şev stabilitesi ve tasarımı
MOHAMMAD LASHGARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CÜNEYT ATİLLA ÖZTÜRK
- 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
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ASLAN
- 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
2024
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKREM TUŞAT
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL