Algoritma ile yapay zeka yöntemini kullanarak deprem tahmini
Earthquake prediction using artificial intelligence method with algorithm
- Tez No: 826994
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ PERİ GÜNEŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Depremler, genel tanımıyla bir doğa olaydır. Bu doğa olayı, önemli hasarlara, can kaybına ve diğer ekonomik etkilere yol açabilen bir felaket olabilmektedir. Deprem gibi doğa olaylarını önceden tahmin etme olasılığı, bahsedilen sebepleri en aza indirecektir. Bu çalışmada, veri toplama, işleme ve değerlendirme süreçleri gerçekleştirilmiştir. Depremlerin tahmin edilmesi için veri setleri hazırlanmıştır. Veri setleri, RNN (tekrarlayan sinir ağı) yöntemi kullanılarak deprem tahmini yapılmıştır. Bu çalışma, 1990-2022 yılları arasında Türkiye sınırları içinde yer alan Düzce iline ait 3.0 ve üzeri büyüklükteki depremlere ait sismik veriler üzerinde gerçekleştirilmiştir. Yöntemin öğrenme potansiyelini artırmak ve gerçek deprem büyüklüğüne yakın sonuçlar ortaya koymak için depremin, b ve d değerleri hesaplanmıştır. Ayrıca elde edilen sonuçlara, Ay ile Dünya arasındaki mesafe verilerinin dahil edilmesiyle performansın önemli ölçüde artırılabileceği gösterilmiştir. Türkiye'nin belirli bir zaman aralığında depremlerin tespit edilmesi, yapay sinir ağları kullanılarak depremle ilgili sismik verilerin sınıflandırılması ve gelecekteki tahminlerin üretilmesi, bu çalışmanın önemini vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Earthquakes are natural events by their general definition. This natural event can be a disaster causing significant damage, loss of life, and other economic effects. The possibility of predicting a natural event like an earthquake will minimize the mentioned reasons. In this study, data collection, processing, and evaluation were conducted. Earthquake forecasting was performed using the data and the RNN (Recurrent Neural Network) method. This study was carried out on seismic data with a magnitude of 3.0 and above belonging to Düzce Province between 1990 and 2022. To increase the learning potential of the method and to achieve results closer to the actual earthquake magnitude, the b and d values of the earthquake were calculated. Additionally, the results showed that the performance could be significantly improved by incorporating data regarding the distance between the Moon and the Earth. The detection of earthquakes within a specific time interval in regions of Turkey, the classification of earthquake-related seismic data using artificial neural networks, and the generation of predictions for the future highlight the importance of this study.
Benzer Tezler
- Deprem büyüklük tahmininde olasılıksal model tabanlı yeni yöntemler ve yapay zekâ teknikleri
Probabilistic model based new methods and artificial intelligence techniques in earthquake magnitude prediction
HASAN HÜSEYİN PAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
PROF. DR. GAMZE ÖZEL KADILAR
- Konsol istinat duvarlarının dinamik davranışının yapay zeka yöntemleriyle belirlenmesi
Determination of dynamic behaviour of cantilever retaining walls with artificial intelligence methods
UTKU KÖKTAN
Doktora
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN DEMİR
- Vibration control of offshore structures using deep learning prediction methods
Açık deniz yapılarının titreşimlerinin derin öğrenme algoritmaları ile kontrolü
BARIŞ NAMLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHAN BAYINDIR
- Bir yapay zeka metodu ile akıllı bina tahliye sistemi tasarımı
Designing a smart building evacuation system with an artifical intelligence method
ENES FURKAN SANCAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CÜNEYT YILMAZ
- Derin öğrenme sınıflandırıcıları kullanarak bina cephe görüntülerinin hızlı görsel tarama analizi
Fast visual analysis of building facade images using deep learning classifier for rapid visual screening
FUAT YALINIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiKTO Karatay ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AMIR YAVARIABDI
PROF. DR. MUSA HAKAN ARSLAN