Machine learning of accelerogram data for analyses, modeling and prediction
Analizler, modelleme ve tahmin için akselerogram verilerinin makine öğrenimi
- Tez No: 774229
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDEM AKAGÜNDÜZ, DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİH TİLEYLİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Bu tezde, kuvvetli yer hareketi istasyonundan kaydedilmiş ivmeölçer kayıtlarının evrişimsel ağlarda işlenmesi ile merkez üssü konumu tahmini sağlanmıştır. Deprem ivmeölçer kayıtlarının spektrogram tabanlı sahte renk gösterimi önerilmiş ve bu gösterimin evrişimsel ağlarda uygulanması tartışılmıştır. Kamuya açık kırk iki binden fazla deprem kaydı kullanılarak, 5 saniyelik yüzbinlerce sahte renk spektrogramı ile bir merkez üssü kümelemesi yapılmış, ve benzer kümelerdeki depremlerin benzer gösterimler yarattığı gözlenmiştir. Elde edilen bu merkez üssü kümeleme ile farklı yıllara ait farklı kayıtlar kullanılarak evrişimsel ağ eğitilmiştir. Eğitilen bu ağ ile herhangi bir deprem olayına ait, merkez üssü ve derinlik bilgilerini tahmin etmek amaçlanmıştır. Eğitimler sonucunda, tek istasyondan kaydedilen ivmeölçer verileri ile yaratılan spektrogramların evrişimsel ağlarda kullanılabildiği ve ivmeölçer verilerinin merkez üssü tespit etmede potansiyeli olduğu gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the earthquake epicenter coordinate prediction is provided by processing the accelerometer records recorded from the strong motion station using convolutional networks. Spectrogram-based false color representation of earthquake accelerometer records is proposed and its application in convolutional networks is discussed. Using more than forty-two thousand publicly available earthquake records, an epicenter cluster has been made with hundreds of thousands of 5-second false color spectrograms, and earthquakes in similar clusters were observed to produce similar impressions. With this epicenter clustering, the convolutional network is trained by using different records from different years. Using this trained network, it is aimed to predict the epicenter and depth information of any earthquake event. As a result of the trainings, it has been observed that the spectrograms created with single station accelerogram data can be used in convolutional networks and accelerograms have potential to detect epicenters.
Benzer Tezler
- Machine learning of social media data on a spatio-temporal basis
Sosyal medya verilerinin zaman-mekansal temellere göre makine öğrenimi
BÜŞRA YEŞİLBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANKUT ACARMAN
- Çevre kirletici maddelerin makine öğrenmesi kullanılarak ayırt edilmesi
Discrimination of environmental contaminants using machine learning
MEHMET AKİF ARVAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAFET AKDENİZ
- Machine learning and language acquisition: A model of child's learning of Turkish morphophonolog
Makina öğrenmesi ve dil edinimi: Çocuğun Türkçe biçim-sesbilimini öğrenmesinin bir modeli
YASEMİN ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM BOZŞAHİN
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile titreşim analizi tabanlı arıza teşhis ve kestirimci bakım sistem tasarımı
Machine learning and deep learning based vibration analysis for fault diagnosis and predictive maintenance system design
MUSTAFA YURTSEVER
- Hyperspectral imaging and machine learning of texture foods for classification
Dokulu gıdaların sınıflandırılmasında hiperspektral görüntüleme ve makine öğrenmesi
MUSA ATAŞ
Doktora
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Bölümü
PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI ÇETİN
YRD. DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL