Yapay sinir ağı ile deprem şiddeti tahmini: Farklı ağ tasarımlarının ve eğitim algoritmalarının incelenmesi

Authors : Aslı SEBATLI SAĞLAM, Fatih ÇAVDUR

Pages : 2133-2146

Doi:10.17341/gazimmfd.791337

View : 13 | Download : 8

Publication Date : 2022-02-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, ileri beslemeli geri yayılımlı bir yapay sinir ağı ile depremin büyüklüğü, derinliği ve afetzedelerin merkez üssüne olan uzaklıklarına bağlı olarak deprem şiddeti tahmini yapılmıştır. Bu kapsamda, Amerika Birleşik Devletleri Jeoloji Araştırmaları Kurumu’nun veri tabanında yer alan ve önemli depremler olarak adlandırılan depremlere ilişkin bilgiler yapay sinir ağının girdisi olarak kullanılmıştır. Farklı yapay sinir ağı tasarımları için deprem şiddeti tahmin edilerek uygun bir ağ tasarımı elde edilmiştir. Ardından söz konusu uygun ağ tasarımı için farklı eğitim algoritmaları kullanılarak ağ eğitilmiş ve bu algoritmalar arasından en uygun eğitim yöntemi belirlenmiştir. Farklı ağ tasarımlarının ve eğitim algoritmalarının performansları, ortalama karesel hata ve korelasyon katsayısı cinsinden analiz edilmiştir. Performans parametrelerinin ortalaması açısından, iki gizli katman ve her bir katmanda sırasıyla beş ve on gizli nöronun bulunduğu ağ yapısı en uygun tasarım olarak belirlenmiştir. Söz konusu ağ yapısı için Bayes Düzenlemesi ile Levenberg-Marquardt eğitim algoritmasının kullanıldığı durumda performans parametreleri açısından en iyi sonuçlar gözlenmiştir.
Keywords : Afet operasyonları yönetimi, Afet yardım operasyonları, Makine öğrenmesi, Yapay sinir ağları, Deprem şiddeti tahmini