Geri Dön

Seismic data analysis using feed forward bp neural network model for earthquake prediction

Deprem tahmini için feed forward bp sinir ağları modeli kullanarak sismik veri analizi

  1. Tez No: 799831
  2. Yazar: ODAY JALIL ABDULELAH ABDULELAH
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEPANTA NAİMİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Depremler, bir ülkenin karşı karşıya olduğu en yıkıcı ve maliyetli doğal risklerden biridir, çünkü önceden haber verilmeden meydana gelirler ve çok sayıda evin, binanın, ve diğer sert yapılar. Bu incelemenin amacı, yapay zeka stratejisinin sismik dalga sinyallerini kullanarak aşağıdaki olay sarsıntısını öngörmedeki performansını değerlendirmektir. Bir olayın başlamadan önce zamanının, yerinin ve büyüklüğünün belirlenmesini gerektiren deprem tahmini, uzun ve tartışmalı bir tarihe sahiptir. Bunun peşinden gitmek için muazzam bir çaba harcandı, ara sıra umut kıvılcımları oluştu, ancak sonuçta hayal kırıklığı yaratan sonuçlar, birçok kişinin kısa vadeli deprem tahmininin en iyi ihtimalle uygulanamaz ve belki de imkansız olduğu sonucuna varmasına yol açtı. Bu çalışma, deprem büyüklüğü M ve sayısal olarak belirlenmiş diğer yedi sınır ile ilgili faktörleri bulmak için üç katmanlı ileri beslemeli bir BP sinirsel organizasyon modeli sunmaktadır. Bilgi ve hedef vektörleri olarak depremsellik belirteçlerinden yararlanılır.

Özet (Çeviri)

Earthquakes are one of the most devastating and costly natural risks that a country faces, as they occur without notice and can result in major injuries or the loss of human lives as a result of damage to the destruction of a large number of houses, buildings, and other rigid structures. The point of this review is to assess the exhibition of Artificial Intelligence strategy in foreseeing the following event tremor utilizing the seismic wave signals. Earthquake prediction, which requires determination of the time, location, and size of an event before it begins, has had a long and controversial history. Tremendous effort has been expended in pursuing it, with occasional glimmers of hope but ultimately, disappointing results, leading many to conclude that short term earthquake prediction is at best infeasible and perhaps impossible. This study, present a three-layer feed forward BP neural organization model to find factors related with quake greatness M and seven others numerically determined boundaries. As info and target vectors, seismicity markers are utilized.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağlarının geoteknik mühendisliğinde kullanımı

    The use of neural networks in geotechnical engineering

    YEŞİM TUSKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İnşaat MühendisliğiCelal Bayar Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YUSUF ERZİN

  2. Açık işletmelerde uygun delme-patlatma şartlarını veren bir modelin geliştirilmesi

    The development of a model to obtain suitable drilling and blasting conditions in open pit mines and quarries

    SAİR KAHRAMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NUH BİLGİN

  3. Sapanca Gölü çökellerinde deprem kaynaklı kütle akması birimlerinin belirlenmesi ve tarihi depremlerle eşleştirilmesi

    Determination of earthquake mass flow units in Lake Sapanca sediment and correlation with historical earthquakes

    BURAK YALAMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEMET NAMIK ÇAĞATAY

  4. Kuyu içi (VSP) sismik verilerinin konvansiyonel olmayan yöntemlerle kömür aramacılığına yönelik entegre analizi

    Integrated analysis of wellbore seismic data by unconventional methods for coal exploration

    ALİ CANKURTARANLAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA EMİN DEMİRBAĞ

  5. Arazi deneylerine dayalı zemin büyütmesi ve sıvılaşma analizleri: Afyonkarahisar-Uydukent yerleşim alanı örneği

    Site based soil amplification and liquefaction analysis: A case study on Uydukent settlement area Afyonkarahisar

    SÜLEYMAN GÜCEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İnşaat MühendisliğiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL ZORLUER