Geri Dön

Azalım ilişkilerinin yapay zeka yöntemleriyle modellenmesi

Modeling of attenuation relations with artificial intelligence methods

  1. Tez No: 692954
  2. Yazar: MEHMET KARA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN ALTAY, PROF. DR. CAFER KAYADELEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Geoteknik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Bu çalışma, Türkiye'de meydana gelen depremlerin kuvvetli yer hareketi verileri kullanılarak doğrudan en yüksek yer ivmesinin (PGA) tahminine odaklanmıştır. Veriler İçişleri Bakanlığı Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD) veri tabanından derlenmiştir. PGA tahmini için Random Forest RF), M5P tree regression model, Sequential Minimal Optimization Regression (SMOREG), Gradient Boosting Modeling (GBM), Kstar ve KNearest Neighbors (KNN) yöntemleri kullanılmıştır. Bu beş yöntemde input parametreleri, depremin meydana geldiği derinlik, depremin büyüklüğü, repi, depremin meydana geldiği bölgedeki zeminin v30 değeridir. Yöntemlerin tahmin performansları, korelasyon katsayısı (R), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama karesel hata (RMSE) vb. gibi bazı istatistiksel kriterlerle karşılaştırılmıştır. RF yöntemi ile yapılan tahminin diğer yöntemlere göre daha iyi olduğu görülmüştür. RF yönteminin R değeri 0.97, MAE ve RMSE değerleri sırasıyla 7.65 ve 19.40 idi. Sonuçlar, modellerin PGA'nın tahmini için oldukça umut verici bir yaklaşım olduğunu ve PGA ile girdi parametreleri arasındaki karmaşık ilişkiyi temsil edebildiğini ortaya koymuştur.

Özet (Çeviri)

This study directly focused on estimation of peak ground acceleration (PGA) using strong motion data of earthquakes occurred in Turkey. The data gathered from database of Ministry of Interior Disaster and Emergency Management Presidency of Turkey (AFAD). For prediction of the PGA, Random Forest (RF), M5P tree regression model, Sequential Minimal Optimization Regression (SMOREG), Gradient Boosting Modeling (GBM), Kstar and KNearest Neighbors (KNN) methods were used. In these five methods the inputs were depth of earthquake, magnitude of earthquake, repi and v30 value of soil. The prediction performance of methods was compared by some statistical criteria such as correlation coefficient (R), mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE) etc. The estimation conducted by the RF method were found to be better than the other methods. The R value of RF method was 0.97, MAE and RMSE values were 7.65 and 19.40 respectively. The results revealed that the models are a fairly promising approach for the prediction of PGA and capable of representing the complex relationship between PGA and input parameters.

Benzer Tezler

  1. Short term load forecasting by using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları kullanılarak kısa dönemli yük tahmini

    ALI GHADIRIASL NOBARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  2. En büyük yer ivmesi azalım ilişkilerinin yakın dönemde Türkiye'de meydana gelen depremlerle performanslarının değerlendirmesi

    Evaluation of performances of the attenuation relations for peak ground acceleration by recent earthquakes occurred in Türkiye

    BARIŞ RIZA VURAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeoloji MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Jeoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN SÖNMEZ

  3. Strong ground motion attenuation relationship model by using neural network methodology

    Yapay sinir ağları kullanılarak elde edilen kuvvetli yer hareketi azalım ilişkileri modeli

    MUSTAFA BİRKAN BAYRAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. DERİN URAL

  4. Türkiye'nin doğusu ve İran için en yüksek yatay yer ivmesi gözlemsel azalım ilişkilerinin geliştirilmesi

    Empirical attenuation relationship for peak horizontal ground acceleration for east of Turkey and Iran

    MOHAMMAD SORKHABİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT MOLLAMAHMUTOĞLU

  5. Sismik açıdan aktif bir bölge için azalım ilişkilerinin oluşturulması

    Sismik açıdan aktif bir bölge için azalım ilişkilerinin oluşturulması

    SERCAN TEKEOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat MühendisliğiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ENDER BAŞARI

    DOÇ. DR. MUSTAFA ERKAN TURAN