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: Deprem Mühendisliği, İnşaat Mühendisliği, Earthquake Engineering, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- 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: 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
- Makine öğrenmesi algoritmaları ile Konya ili meteorolojik kuraklık tahmini
Meteorological drought prediction in Konya with machine learning algorithms
GÜLSÜN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM TERZİ
- Meteorolojik kuraklık modellemesi ve Türkiye uygulaması
Meteorological drought modelling and application to Turkey
SEVİNÇ SIRDAŞ
Doktora
Türkçe
2002
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN
- Yetişkinlerdeki bağlanma stilleri ve ölüm kaygısının eş seçimi tutumlarını yordaması
The prediction of attachment styles and death anxiety in adults on their partner selection attitudes
ÖZLEM DAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Psikolojiİstanbul Gedik ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARKAN ESKİİLİ
- Depresif ergenlerde duygu tanıma ve duyguların yüz ifadesi
Emotion recognition and facial expressions in depressive adolescents
NİSA AYBİGE ERŞAN BÜYÜKKARA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
PsikiyatriSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLSER ŞENSES DİNÇ
- 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
2023
Güzel SanatlarHaliç ÜniversitesiTekstil ve Moda Tasarımı Ana Sanat Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA DOĞAN SÖZÜER