Geri Dön

Prediction of felt intensity from ground motion parameters using artificial neural network method

Yapay sinir ağları methodu ile yer hareketi parametreleri kullanılarak deprem şiddetinin tahmin edilmesi

  1. Tez No: 611579
  2. Yazar: SEDA İÇEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞEGÜL ASKAN GÜNDOĞAN, PROF. DR. ELÇİN KENTEL ERDOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Deprem Mühendisliği, İnşaat Mühendisliği, Earthquake Engineering, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Deprem Çalışmaları Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 144

Özet

Depremler, yer yüzeyinin doğası gereği tektonik plakalardan oluşması sebebiyle yer sarsıntısına ve deformasyonlara neden olan doğal olaylardır. Tektonik plakalardaki ani enerji salımı sebebiyle depremler meydana gelmektedir. Yer sarsıntısını ölçmenin yollarından biri makrosismik (veya hissedilen) şiddettir. Hissedilen şiddet ile yer hareketi parametreleri arasındaki korelasyon hakkında değişik çalışmalar vardır. Aralarındaki ilişkiyi ampirik denklem formunda bulmak için, çalışmaların çoğu lineer regresyon metodu içermektedir. Fakat, lineer korelasyon varsayımı, şiddet değerlerini etkileyen bağımsız değişkenlerin yüksek derecede lineer olmayan davranış göstermesi sebebiyle en iyi çözüm olmayabilir. Bu yüzden, bağımsız değişkenlerin karmaşıklığını yakalayan daha esnek bir model oluşturulmalıdır. Bu tezde, öncelikle, hissedilen şiddet değerlerini etkileyen esas bağımsız değişkenler temel bileşen analizi uygulanarak belirlenmiştir. Temel bileşen analizi ve uzman görüşleri sonucunda, çeşitli yapay sinir ağı modelleri kurulmuştur. Farklı kombinasyonlardaki girdi değişkenleri ile ileri beslemeli bir yapay sinir ağları mimarisi ve geri yayılım öğrenme metodu kullanılarak en iyi MMI tahminleri üzerine çalışılmıştır. Geliştirilmiş olan ANN modellerinin neredeyse hepsinin MMI tahminleri litratürde sunulmuş olanlardan daha iyidir

Özet (Çeviri)

Earthquakes are natural phenomena that cause ground shaking and deformations due to the nature of the Earth's surface, which is composed of tectonic plates. The sudden release of energy on these tectonic plates results in earthquakes. One of the ways to measure ground shakings is the macroseismic (or felt) intensity. There are various studies on the correlation between felt intensity and ground motion parameters. Most of them involve a linear regression method to find an empirical formula for this relation. However, assuming a linear correlation may not the best approach since the independent variables affecting intensity values show highly non-linear behaviour. Therefore, a more flexible model capturing the complexities of these independent variables should be constructed. In this thesis, initially, principal component analysis (PCA) is applied to identify main independent variables that affect felt intensity. Based on the results of PCA and expert knowledge, various artificial neural network (ANN) models are built. Feedforward backpropagation method is used with different combinations of input variables to study the best predictions of MMI. Most of the ANN models resulted in better MMI estimations than those provided in the literature

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi algoritmaları ile Konya ili meteorolojik kuraklık tahmini

    Meteorological drought prediction in Konya with machine learning algorithms

    GÜLSÜN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM TERZİ

  2. Meteorolojik kuraklık modellemesi ve Türkiye uygulaması

    Meteorological drought modelling and application to Turkey

    SEVİNÇ SIRDAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKAİ ŞEN

  3. Sanat ve giyim ilişkisi bakımından dijital oyun giysi tasarımlarının incelenmesi

    Examination of digital game clothing designs in terms of the relationship of art and clothing

    GÖZDE DÖNMEZ YAVUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Güzel SanatlarHaliç Üniversitesi

    Tekstil ve Moda Tasarımı Ana Sanat Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA DOĞAN SÖZÜER

  4. Mersin-Tarsus-Adana hattında şehirleşmenin mekânsal yapılanması ve Markov Chain modeliyle arazi kullanım senaryolarının üretilmesi

    Spatial structure of urbanization on the Mersin, Tarsus, and Adana lines and predicting future land use scenarios by Markov Chain model

    SELİN YILDIZ GÖRENTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    CoğrafyaMarmara Üniversitesi

    Coğrafya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİL SARGIN

  5. Açık kalp cerrahisi uygulanan hastaların yoğun bakımdaki konfor düzeyini etkileyen ve yordayan faktörlerin incelenmesi

    Examination of factors affecting and predicting the comfort level of patients undergoing open heart surgery in intensive care unit

    GÜLŞEN ERSEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    HemşirelikDokuz Eylül Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA VURAL