Earthquake Hazard of Marmara and Environs

Gündoğdu, Oğuz; Işık, Özden; Koç, Selma

doi:10.5222/otd.supp2.2012.071

Okmeydani Medical Journal

2013

DOI: 10.5222/otd.supp2.2012.071

|View full text |Cite

Earthquake Hazard of Marmara and Environs

Oğuz Gündoğdu¹,

Özden Işık²,

Selma Koç³

Abstract: SUMMARY Earthquake Hazard of Marmara and Environs

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...

Citation Types

Supporting

Mentioning

Contrasting

Year Published

2023

Publication Types

Select...

Article1

Relationship

Self Cite0

Independent1

Authors

Journals

Cited by 1 publication

References 1 publication

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

Makine öğrenmesi algoritmaları ile deprem katalogları kullanılarak deprem tahmini

DEMİRELLİ,

SOLAK,

TİRYAKİOGLU

2023

Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Ülkemiz taşıdığı coğrafi şartlar gereği doğal afetler, özellikle de deprem gerçeği ile düzenli olarak yüzleşmektedir. Can ve mal kayıplarının büyük bölümünün depremlerde meydana geldiği ve ortalama beş yıllık periyotlarla bu coğrafyanın yıkıcı bir depremle sarsıldığı düşünülürse, deprem afeti alınacak önlemler bakımından ilk sırada gelmektedir. Depremler için alınabilecek önlemlerin belirlenmesi için depremlerin önceden tahmin edilebilmesi büyük önem arz etmektedir. Bu bağlamda son yıllarda makine öğrenmesi ile deprem tahmini çalışmaları hız kazanmıştır. Bu çalışmada deprem kataloğu ile jeolojik veriler ve jeodezik verilerin birleştirildiği bir veri seti kullanılarak deprem tahminleri yapılmıştır. Bu veri seti çalışmada kullanılan algoritma modellerini eğitmek ve eğitilen modellerin performansını ölçmek adına test ve eğitim verisi olarak bölünmüştür. Rastgele orman, ekstrem gradyan arttırma, karar ağacı ve k en yakın komşu regresyon algoritmaları kullanılarak eğitim seti ile modeller eğitilmiş, eğitilen modeller test verisi ile test edilmiştir. Analiz sonuçları karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre rastgele orman ve ekstrem gradyan arttırma regresyon algoritmaları en başarılı sonuçların alındığı algoritmalar olmuştur. Ortalama karesi hatası (MSE) değerleri incelendiğinde, en iyi sonuçlar deprem bilgileri, gerinimler ve fay bilgilerinden oluşan veri setinde gözlenmiştir. MSE için rastgele orman ve ekstrem gradyan arttırma algoritmaları ile 0.09, karar ağacı algoritması ile 0.16, k en yakın komşu algoritması ile 0.11 değerleri elde edilmiştir. Yapılan bu çalışma makine öğrenmesi ile deprem tahmini çalışmalarında, kullandığı veri seti ile farklı bir bakış açısı getirerek literatüre katkıda bulunmuştur.

show abstract

Makine öğrenmesi algoritmaları ile deprem katalogları kullanılarak deprem tahmini

DEMİRELLİ,

SOLAK,

TİRYAKİOGLU

2023

Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.

Contact Info

customersupport@researchsolutions.com

10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614

Henderson, NV 89052, USA

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Blog Terms and Conditions API Terms Privacy Policy Contact Cookie Preferences Do Not Sell or Share My Personal Information

Made with 💙 for researchers

Part of the Research Solutions Family.

Earthquake Hazard of Marmara and Environs

Abstract: SUMMARY Earthquake Hazard of Marmara and Environs

Cited by 1 publication

References 1 publication

Makine öğrenmesi algoritmaları ile deprem katalogları kullanılarak deprem tahmini

Makine öğrenmesi algoritmaları ile deprem katalogları kullanılarak deprem tahmini

Contact Info

Product

Resources

About