Marmara Bölgesindeki Depremlerin Derin Öğrenme, Markov Zincirlerinin Durağan ve Limit Dağılımı Yöntemleri ile Tahmini
Öz
Bu çalışma Marmara Bölgesi’nde (39.500 -41.500) kuzey, (26.000 -32.500) doğu koordinatları arasında, 1956-2022 yılları arasında meydana gelen M≥4 olan 606 deprem verisi Markov Zincirleri ve Derin Öğrenme yöntemleri ile analiz edilecek olup, söz konusu sınır, çalışmanın sismoteknotik bölgesi olarak kabul edilmiştir. Çalışmada, aletsel büyüklüğü dörtten daha küçük (M<4) depremlerin sismik tehlike oluşturmayacağı varsayılmıştır. Çalışmada kullanılan deprem büyüklüğü rastgele değişkeni Markov zincirlerinde yedi durumda incelenerek bu durumlar için tekrarlanma yılları elde edilmiştir. Yapay sinir ağları kullanılarak elde edilen test verilerine de markov zincirlerini üç durumda inceleyerek tahminler elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Deprem, Markov zincirleri, Yapay Sinir Ağları, Derin Öğrenme, Tahmin
Kaynakça
- Çam, H., ve Duman, O., (2016), Yapay Sinir Ağı Yöntemiyle Deprem Tahmini: Türkiye Batı Anadolu Fay Hattı Uygulaması, Gümüşhane University Electronic Journal of The Institute of Social Sciences. 7(17), 227-248.
- Çebi, H., (2011). Yapay Sinir Ağları. Ankara: Ekin Yayınevi.
- Garavaglia, E., ve Pavani, R., (2011), About Earthquake Forecasting by Markov Renewal Processes. Methodol Comput. Appl. Probab., 13, 155–169.
- Karcı, M., Şahin, İ., (2022), Derin Öğrenme Yöntemleri Kullanılarak Deprem Tahmini Gerçekleştirilmesi. Artificial İntelligence Stıdies, 5(1), 23-34.
- Karlin, S., and Taylor, H., (2011), A First Course in Stochastic Processes. USA: Transferred to Digital Printing Kasap, R., ve Gürlen, Ü., (2003), Deprem Magnitüdleri için Tekrarlanma Yıllarının elde edilmesi: Marmara Bölgesi Örneği. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 4 (2), 157-166.
- Sağlam, V., Yücesoy, E., Sağır, M., (2023). Stokastik Kuyruk Sistemleri. Ankara: Nobel Yayınevi.
- Sağlam, A. S., Çavdur, F., (2022). Yapay Sinir Ağı ile Deprem Şiddeti Tahmini: Farklı Ağ Tasarımlarının ve Eğitim Algoritmalarının İncelenmesi. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 37(4), 2133-2145.
- https://www.veribilimiokulu.com/yapay-sinir-agiartificial-neural-network-nedir/, (Erişim tarihi: 20 Aralık 2023)
- https://www.afad.gov.tr/turkiye-deprem-tehlike-haritasi
kapsamında lisanslanmıştır.