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
- Tez No: 611579
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞEGÜL ASKAN GÜNDOĞAN, PROF. DR. ELÇİN KENTEL ERDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Deprem Mühendisliği, Civil Engineering, Earthquake Engineering
- Anahtar Kelimeler: Deprem, Deprem katalogları, Deprem parametreleri, Deprem şiddeti, Depremsellik, Sinir ağları, Temel bileşenler analizi, Earthquake, Earthquake catalogs, Earthquake parameters, Earthquake force, Seismicity, Nerve net, Principal components analysis
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Deprem Çalışmaları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Studies on the cuttability of rocks at O.A.L. Çayırhan district by laboratory cutting tests
Başlık çevirisi yok
KÜRŞAD CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NACİ BÖLÜKBAŞI
- Havuçların haşlanmasında difüzyonun modellenmesi
Başlık çevirisi yok
FİGEN KAYMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUZAN KINCAL
- Arpada diallel melez analizleri ile bazı tarımsal özelliklerin kalıtımı üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
KAYIHAN Z. KORKUT
Doktora
Türkçe
1981
ZiraatEge ÜniversitesiBitki Islahı ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM DEMİR
- Ankara Üniversitesi'nde spor yapan öğrencilerin beslenme durumları ve fiziki performansları üzerinde bir araştırma
A Research on the nutritional status and physical performance of the students who were active in sports at the University of Ankara
BÜLENT ASMA
- Meteorolojik verilerin ısıl değerlendirilmesi ve bilgisayarda simülasyonu
Başlık çevirisi yok
KAYA SARICALI