Genetik ve parçacık sürüsü algoritmaları ile gravite anomalilerinin modellenmesi
Modeling of gravity anomalies using genetic and particle swarm algorithms
- Tez No: 337107
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DAVUT AYDOĞAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 195
Özet
Anomaliye neden olan yer altı kütlesinin parametrelerinin kestirilmesi ters çözüm problemi olup bu problemleri çözmeye yönelik olarak pek çok yaklaşım geliştirilmiştir. Bu çalışmada, farklı disiplinlerde oldukça yaygın kullanım alanlarına sahip optimizasyon yöntemlerinden yararlanılarak, gravite anomalisine neden olan olası jeofizik parametrelerin kestirimi yapılmıştır. Kullanılan yöntemler, türev hesaplamalarına gerek duymayan popülasyon tabanlı yaklaşımlardır. Bunlardan ilki evrimsel teoriden esinlenilerek geliştirilmiş ve optimizasyon problemlerinde kullanılan Genetik Algoritma (GA) tekniğidir. İkincisi ise, balık ve kuş sürülerinin sosyal davranışlarından esinlenerek geliştirilmiş sezgisel bir optimizasyon yöntemi olan Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) algoritmasıdır. Yöntemler, gravitede çeşitli geometrilere sahip yapıların model parametrelerinin kestiriminde kullanılmak üzere tasarlanan sisteme uyarlanmıştır. Oluşturulan sistemler önce kuramsal veriler üzerinde test edilmiş ve yöntemlerin parametre kestirimindeki performansları incelenmiştir. Yöntemlerin sonuçları, jeofizikte ters çözüm problemlerinde sıkça kullanılan En Küçük Kareler (EKK) yöntemi sonuçları ile de kıyaslanmıştır. Elde edilen başarılı sonuçlar neticesinde, yöntemlerin arazi verilerine de uygulanması yoluna gidilmiştir. Arazi verisi olarak, Trakya Havzası güneybatı kesimine ait Bouguer anomali haritası üzerinden seçilen iki profilin gravite değerleri kullanılmıştır. Bu yolla, havzanın oluşumunda etkili olan iki fay sistemine ait geometrik parametreler kestirilmiş ve fay sistemlerine ait eğim açıları yaklaşık 70 derece olarak hesaplanmıştır. Kestirilen parametreler ile oluşturulan olası jeolojik modeller, klasik jeofizik tekniklerinden olan EKK ve yukarı analitik uzanım teknikleri kullanılarak elde edilen sonuçlarla birlikte değerlendirilmiştir. Bu aşamalarda jeolojik bilgiler de göz önünde tutulmuş olup, çalışma alanına ait tümleşik bir çalışma gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The prediction of the parameters belong to the buried mass causing the anomaly is named the inversion problem and various methods are developed in order to solve this problem. In this study, the prediction of the geophysical parameters causing the gravity anomalies are realized using optimization methods which are widely used in various disciplines. These implemented methods are population based methods which don?t require computing the derivatives. The first one of these methods is the Genetical Algorithm (GA) developed with the inspiration from evolution theory and used in the optimization problems. The latter is rather a intuitive optimization method called the Particle Swarm Optimization (PSO) developed with the inspiration from fish school and bird flock behaviors. These techniques are adapted into the developed system to be used for predicting the model parameters of structures with various geometries in gravity method. These systems are firstly tested on the theoric data and their performance on the parameter prediction is analysed. The results of these methods are compared to the Least Squares (LS) method which is used widely in geophysical inversion problems. Following the successful results the methods are applied on the field data. As the field data, the gravity values extracted as two different profiles from the Bouguer anomaly map of the southwest Thrace Basin and the geometric parameters of the faults which are influenced the developement of the basin are predicted and the dipping angles of the fault systems are obtained approximately 70 degrees. The probable geological models composed from the predicted parameters are considered with the results of the classical geophysical techniques such as Least Squares (LS) inversion and analitycal upward continuation methods. In this processes the geological informations are also considered and an integrated study for the region is realized.
Benzer Tezler
- Evrimsel algoritmalar ile üç aşamalı bir korunmalı alım opsiyonu modeli eniyilemesi
Three level covered call options trading model optimized with evolutionary algorithms
İLKNUR BAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
- Çok amaçlı optimizasyon algoritmaları kullanarak trafik akış probleminin çözümü
Traffic flow problem solution using multi-objective optimization algorithms
ADNAN ŞAHİN KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖKKEŞ TOLGA ALTINÖZ
- Three different approaches to photovoltaic power generation forecasting using hybrid MLP neural networks trained by optimization algorithms
Optimizasyon algoritmalarıyla eğitimlendirilmiş hibrit sinir ağları kullanılarak fotovoltaik enerji üretimi tahmininde üç farklı yaklaşım
PARASTOU BEHGOUY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN YILDIRIM
- Simulation modelling of a real-life bus service system and optimization of average travel time with simulation integrated metaheuristic algorithms
Bir gerçek hayat otobüs servis sisteminin simülasyon modellemesi ve ortalama seyahat süresinin simülasyon entegre metasezgisel algoritmalarla optimizasyonu
DOĞAN CAN GÖKMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENER AKPINAR
- Ağırlıklandırılmış myriad filtrelerin genetik, parçacık sürüsü ve yapay arı kolonisi algoritmaları ile optimizasyonu
Optimization of weighted myriad filters with genetic, particle swarm and artificial bee colony algorithms
ŞEYDA SUNCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ZORLU