Geri Dön

Earthquake predicition using neural networks

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 47518
  2. Yazar: NAZİFE DİMİLİLER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ETHEM ALPAYDIN, DOÇ. DR. AYSIN BAYTAN ERTÜZÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Deprem, Yapay sinir ağları, Earthquake, Artificial neural networks
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Tam olarak çözülmemiş bir problem olan deprem tahmin problemini yapay nöron ağîanna uyguladık. Manyitüt ve iki deprem arasındaki zamandan oluşan verilerin bir zaman serisini meydana getirdikleri ve bu serinin deprem sırası hakkında tüm gerekli bilgiyi içerdiğim kabul ederek, daha önce çeşitli zaman serilerini tahmin etmede ve modellemede kullanılan bazı nöron ağlarını çalıştırdık. Tezde deprem tahmin etme amacıyla kullanılan algoritmaların en başarılılarından olan Canada-Nevada algorithması kısaca açıklanıyor ve bu algoritmanın başarılı olurken, tezde uygulanlann başarısız olmasının nedenleri tartışılıyor. Aynca nöron algorithmalanyîa birlikte Box Jenkins yöntemi de uygulanıyor.

Özet (Çeviri)

Earthquake Prediction is a mainly unsolved problem. A îarge number of different approaches have been tried and only a small number of attempts were fruitfuî. A few of these are explained briefly in this thesis. Öne of the most succesfui earthquake prediction sytems in use today is the Canada-Nevada, CN, algorithm. it is discussed and contrasted to the neural networks impiemented in the project. For this project the earthquake prediction problem is treated as a time series prediction problem and neural networks that have been used for ordinary time series prediction with some success have been applied to the problem. The data used was treated as a two dimensionaî time series with two variables; the magnitude of the present earthquake, and the time elapsed since the previous earthquake. The neural network architectures impiemented were the multilayer perceptron network with sigmoidal activation îunction, NADINE, and a multilayer network with chaotic activation îunction. Theresults were not succesfui because of the complex nature of input data and the earthquake generation process.

Benzer Tezler

  1. Üç boyutlu jeodezik ağlarla yerkabuğu hareketlerinin irdelenmesi

    A Study on the earth's crust movements by using three-dimensional geodetic networks

    VEYSEL ATASOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERGÜN ÖZTÜRK

  2. Yerkabuğu hareketlerinin üç boyutlu geometrik modelle araştırılması

    A Research on the earth's crust movements by using three-dimensiond geometrical model

    SEBAHATTİN BEKTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGÜN ÖZTÜRK

  3. Yapı sistemlerinin dinamik dış etkiler altındaki davranışlarının incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    YAVUZ DURGUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Yapı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAN ÖZER

  4. Boşluklu perdeler içeren çok katlı betonarme yapı sistemlerinin lineer olmayan davranışlarının incelenmesi ve süneklik düzeylerinin belirlenmesi

    Non-linear behaviour and ductility level of multistory reinforced concrete structures composed of frames and shear walls with openings

    M. ANDAÇ KARACAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAN ÖZER