Derin öğrenme yöntemleriyle deprem şiddeti tahmini
Earthquake intensity estimation with deep learning methods
Yazar: RABİA UYAR
Danışman: DOÇ. DR. DURMUŞ ÖZDEMİR
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Deprem Mühendisliği = Earthquake Engineering
Dizin: Deprem = Earthquake ; Deprem analizi = Earthquake analysis ; Deprem bölgeleri = Earthquake zones ; Deprem katalogları = Earthquake catalogs ; Deprem parametreleri = Earthquake parameters ; Deprem şiddeti = Earthquake force ; Derin öğrenme = Deep learning

Özet:
Deprem tahmini yapmak, ölüm oranını ve yıkımları azaltmak adına önemli bir konudur. Meydana gelmesi muhtemel depremleri önceden tahmin edebilmek için, depremlerin çok iyi analiz edilip iyi değerlendirilmesi gereklidir. Fakat henüz depremleri kesin olarak tahmin edebilen bir çalışma yapılmamıştır. Günümüze kadar yapılan çalışmalar incelendiğinde, istatistiksel yöntemler, yapay zeka ve yapay zekanın bir alt alanı olan derin öğrenme üzerine yoğunlaşıldığı görülmektedir. Bu çalışmada, Türkiye'de daha önceden meydana gelmiş depremlerin, katalog verilerinden tarih, zaman, derinlik, enlem ve boylam parametreleri kullanılarak meydana gelecek olası depremin şiddetinin tahmin edilmesine yönelik bir klasik yapay sinir ağı modeli Deprem Şiddeti Tahmin Modeli (DŞTM) önerilmiştir. Bununla birlikte bir haftalık ve iki haftalık zaman periyodu olmak üzere iki farklı zaman periyodu içinde meydana gelecek depremlerin şiddetini tahmin edebilmek için, özyinelemeli sinir ağı örneği olan Long Short Time Memory (LSTM) modeli kullanılarak bir LSTM ile deprem şiddeti tahmin modeli önerilmiştir. Önerilen iki modelin tahmin sonuçları Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) modeli ile karşılaştırılmıştır. LSTM ile Deprem şiddeti tahmin modeli 0.561 R-kare değerine ulaşmıştır. Sonuç olarak önerilen her iki deprem tahmin modellinin de ARIMA modeline göre daha iyi bir performansa sahip olduğu gözlemlenmiştir.

Abstract:
Predicting earthquakes is an important issue to reduce the death rate and destruction. In order to predict possible earthquakes, it is necessary to analyze and evaluate the earthquakes very well. However, there has not been a study that can predict earthquakes precisely. When the studies done so far are examined, it is seen that statistical methods, artificial intelligence and deep learning, which is a sub-field of artificial intelligence, are focused on. In this study, a classical artificial neural network model Earthquake Intensity Prediction Model (DŞTM) is proposed to predict the intensity of a possible earthquake by using date, time, depth, latitude and longitude parameters from catalog data of previous earthquakes in Turkey. However, in order to predict the intensity of earthquakes that will occur in two different time periods, one-week and two-week time periods, an earthquake intensity prediction model with LSTM is proposed using the Long Short Time Memory (LSTM) model, which is an example of a recursive neural network. The prediction results of the two proposed models were compared with the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. Earthquake intensity prediction model with LSTM reached an R-square value of 0.561. As a result, it has been observed that both proposed earthquake prediction models have a better performance than the ARIMA model.