Almacık bloğu (kuzey anadolu fay zonu) çevresindeki aktif fay karakteristiklerinin ve sismik parametrelerinin makine öğrenmesi ile analizi
Analysis of active fault characteristics and seismic parameters around the almacik block (north anatoli̇an fault zone) using machine learni̇ng
- Tez No: 1011301
- Danışmanlar: PROF. DR. VEYSEL IŞIK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeofizik Mühendisliği, Jeoloji Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Geophysics Engineering, Geological Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Jeoloji Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tez çalışması, Kuzey Anadolu Fay Zonu etkisi altındaki Bolu ili ve çevresinde yer alan Almacık Bloğu boyunca meydana gelen depremlerin tahmin edilebilmesine yönelik olarak, jeolojik ve jeofizik verilere dayalı bir yaklaşım ile derin öğrenme tekniklerini bütünleştirmeyi amaçlamaktadır. Bu kapsamda, Küresel Konumlama Uydu Sistemi (GNSS) istasyonlarından elde edilen konum verileri ile AFAD tarafından sağlanan aletsel dönem deprem katalogları birleştirilmiş ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) mimarisiyle yapılandırılmış bir makine öğrenmesi modeli geliştirilmiştir. Modelde, depremlerin oluş zamanı, odak noktası koordinatları, derinliği ve büyüklüğü gibi temel sismik parametrelerin yanı sıra bu verilere dayalı olarak türetilen istatistiksel göstergeler kullanılmıştır. Ayrıca, GNSS verilerinden hesaplanan yer değiştirme vektör büyüklükleri üzerinden fiziksel stres değerleri elde edilerek, bu değerler de model girişlerine dahil edilmiştir. Çalışma kapsamında belirli dönemlerde stresin kritik eşik değerlerinin (Örn., 2023 yılı sonunda 65 birimin üzerine çıkması) deprem potansiyeline işaret ettiği belirlenmiş ve bu nicel stres eşikleri modelin yorumlanmasında önemli bir gösterge olarak değerlendirilmiştir. Çalışma boyunca özellikle stres katsayısı, başlangıç stresi, pencere boyutu ve geçmiş veri derinliği gibi hiperparametrelerin optimize edilmesiyle, küçük ve orta büyüklükteki depremlerin tahmininde yüksek doğruluk düzeyine ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
This study aims to develop an earthquake prediction model for the Almacık Block, located along the North Anatolian Fault Zone (NAFZ) near Bolu, by integrating geophysical and geological datasets with deep learning techniques. Global Navigation Satellite System (GNSS) measurements and instrumental earthquake catalogs provided by AFAD were combined, and a machine learning model based on the Long Short-Term Memory (LSTM) architecture was constructed. in addition to fundamental seismic parameters such as event time, epicentral coordinates, depth, and magnitude, various statistical indicators derived from these datasets were employed. Furthermore, physical stress values were calculated from GNSS-derived displacement vectors and incorporated into the model inputs. The results demonstrate that, through hyperparameter optimization (including stress coefîicient, initial stress, window size, and memory depth), small- to medium-magnitude earthquakes can be predicted with high accuracy. A significant finding of this study is that stress accumulation exceeded the critical threshold of 65 units by the end of 2023, indicating the potential occurrence of an earthquake with a magnitude of approximately M > 5. These results highlight that GNSS data effectively refiect stress accumulation and, when integrated with LSTM modeling, provide meaningful predictive insights. Overall, the findings emphasize the applicability and potential contribution of the proposed approach to the field of earthquake forecasting.
Benzer Tezler
- Analysis of certain serial search strategies for FM frequency hopping system
Başlık çevirisi yok
NAZAN TEKİNEL
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. YALÇIN TANIK
- Türkiye-Suriye sınırı boylarındaki köy yerleşmelerinin başlıca sorunları: Asmacık köyü örneği
Başlık çevirisi yok
ÖKKEŞ KESİCİ
- L' Analisi degli errori studenti Turchi nell'uso delle prepoeisioni proprie Italiane
Başlık çevirisi yok
ŞEMSA GEZGİN
- Two class finite capacity queueing systems with switching server
Başlık çevirisi yok
YİĞİT BALLIGİL
Yüksek Lisans
İngilizce
1990
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ RIZA KAYLAN
