Geri Dön

Earthquake predicition using neural networks

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 47518
  2. Yazar: NAZİFE DİMİLİLER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ETHEM ALPAYDIN, DOÇ. DR. AYSIN BAYTAN ERTÜZÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Deprem, Yapay sinir ağları, Earthquake, Artificial neural networks
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Tam olarak çözülmemiş bir problem olan deprem tahmin problemini yapay nöron ağîanna uyguladık. Manyitüt ve iki deprem arasındaki zamandan oluşan verilerin bir zaman serisini meydana getirdikleri ve bu serinin deprem sırası hakkında tüm gerekli bilgiyi içerdiğim kabul ederek, daha önce çeşitli zaman serilerini tahmin etmede ve modellemede kullanılan bazı nöron ağlarını çalıştırdık. Tezde deprem tahmin etme amacıyla kullanılan algoritmaların en başarılılarından olan Canada-Nevada algorithması kısaca açıklanıyor ve bu algoritmanın başarılı olurken, tezde uygulanlann başarısız olmasının nedenleri tartışılıyor. Aynca nöron algorithmalanyîa birlikte Box Jenkins yöntemi de uygulanıyor.

Özet (Çeviri)

Earthquake Prediction is a mainly unsolved problem. A îarge number of different approaches have been tried and only a small number of attempts were fruitfuî. A few of these are explained briefly in this thesis. Öne of the most succesfui earthquake prediction sytems in use today is the Canada-Nevada, CN, algorithm. it is discussed and contrasted to the neural networks impiemented in the project. For this project the earthquake prediction problem is treated as a time series prediction problem and neural networks that have been used for ordinary time series prediction with some success have been applied to the problem. The data used was treated as a two dimensionaî time series with two variables; the magnitude of the present earthquake, and the time elapsed since the previous earthquake. The neural network architectures impiemented were the multilayer perceptron network with sigmoidal activation îunction, NADINE, and a multilayer network with chaotic activation îunction. Theresults were not succesfui because of the complex nature of input data and the earthquake generation process.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    692498

    Spatio-temporal earthquake prediction with structural recurrent neural networks

    Yapısal tekrarlayan sinir ağları ile zaman-mekansal deprem tahmini

    AYDIN DOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN DEMİR

  2. Tez No

    276504

    Batı Türkiye gravite ve deprem katalog verilerinin yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi

    Interpretation of gravity and earthquake catalog data in Western Turkey by using artificial neural networks

    İLKNUR KAFTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Jeofizik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜJGAN ŞALK

  3. Tez No

    323954

    Estimation of partial saturation to be induced in liquefiable sands for mitigation using artificial neural network approach

    Yapay sinir ağları yöntemiyle sıvılaşma iyileştirmesi için kumlarda uygulanacak kısmı doygunluk tahmini

    ÇAĞDAŞ ÇAYAKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. E. ECE BAYAT

  4. Tez No

    443610

    Batı Anadolu bölgesindeki depremlerin yapay sinir ağı yöntemiyle tahmini

    The prediction of earthquakes in Western Anatolian region with artificial neural network method

    OSMAN DUMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Kamu YönetimiGümüşhane Üniversitesi

    Afet Yönetimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HANDAN ÇAM

  5. Tez No

    887331

    Predictive error compensated wavelet neural networks framework for time series prediction

    Zaman serisi tahmini için hata tazminli dalgacık dönüşümlü sinir ağları çerçeve yazılımı

    SERKAN MACİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

Geri Dön