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
- Tez No: 799831
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEPANTA NAİMİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Türkiye'nin farklı bölgelerinde deprem ve patlatma verilerinin ayırt edilmesi
Discrimination of earthquake and quarry blast data in different regions of Turkey
AYLİN TAN
Doktora
Türkçe
2021
Jeofizik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNDÜZ HORASAN
- Yapay sinir ağlarının geoteknik mühendisliğinde kullanımı
The use of neural networks in geotechnical engineering
YEŞİM TUSKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İnşaat MühendisliğiCelal Bayar Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF ERZİN
- 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
1997
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NUH BİLGİN
- 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
2017
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEMET NAMIK ÇAĞATAY
- Analysis of crust and mantle structure across Turkey using passive seismic data
Pasif sismik veriler kullanılarak Türkiye boyunca yerkabuğu ve mantonun analizi
BIZHAN ABGARMI
Doktora
İngilizce
2019
Jeoloji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ATİLLA ARDA ÖZACAR