San Andreas ve Kuzey Anadolu Fay Hatlarının benzerliklerinden faydalanarak oluşabilecek depremlerin büyüklük tahmini için özgün bir hibrit topluluk modelinin geliştirilmesi
Development of a novel hybrid ensemble model for the estimation of earthquake magnitudes based on similarities between the San Andreas and North Anatolian Fault Lines
Yazar: ELİF ÖZCEYLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ PINAR KARADAYI ATAŞ
İstanbul Arel Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında, Kuzey Anadolu Fay Hattı (KAFH) merkezli 
gerçekleşebilecek depremlerin büyüklüklerinin tahmini için özgün bir Hibrit 
Topluluk Modeli (HTM) geliştirilmiştir. Çalışmada Amerika Birleşik Devletleri 
Jeolojik Araştırmalar kurumundan (United States Geological Survey – USGS) 
çekilen KAFH ve San Andreas Fay Hattı (SAFH) verileri üzerinde çalışılmıştır. 
Çalışmanın sonucunda HTM'nin ortalama kare hata (MSE) değeri 0.011, kök 
ortalama kare hata (RMSE) değeri 0.108, ortalama mutlak hata (MAE) değeri 0.064, 
ortalama mutlak yüzdelik hata (MAPE) değeri 0.268 ve eğitim süresi (execution 
time) ise 2.44 saniye olarak tespit edilmiştir. HTM'nin eğitim süresi ile bu topluluğu 
oluşturan destek vektör, k en yakın komşu, karar ağacı, rassal orman regresyonu, 
ekstrem gradyan arttırma tekil modelleri ve LSTM, CNN algoritmalarının hata 
oranları ve eğitim süreleri sonuçları karşılaştırıldığında HTM modelinin MSE, MAE 
ve MAPE hata oranlarının diğer modellerden daha düşük olduğu gözlenmiştir. 
Kullanılan veri seti sayısı ile eğitim süreleri karşılaştırıldığında ise HTM modelinin 
diğer modellere göre daha kısa bir sürede eğitim aşamasını gerçekleştirildiği 
görülmektedir. Sonuç olarak HTM modeli MSE, MAE, MAPE ve eğitim süresi 
metrikleri bakımından diğer modellere göre daha üstün performans göstermiştir.

Abstract:
This thesis study introduces a novel Hybrid Ensemble Model (HTM) 
designed to predict the magnitude of potential earthquakes centered around the North 
Anatolian Fault Line (KAFH). The study focuses on the KAFH and San Andreas 
Fault Line (SAFH) data obtained from the United States Geological Survey(USGS).
Study results indicate mean squared error (MSE) value of 0.011, root mean squared 
error (RMSE) value of 0.108, mean absolute error (MAE) value of 0.064, mean 
absolute percentage error (MAPE) value of 0.268 and execution time of 2.44 seconds 
for the HTM. While comparing the results of the HTM model with the error rates and 
execution times of the support vector, k nearest neighbors, decision tree, random 
forest regression, extreme gradient boosting singular models and LSTM, CNN 
algorithms it is observed that the HTM model has lower MSE, MAE and MAPE 
error rates than the other models. As the number of data sets used is compared with 
the execution times it is evident that the HTM model achieves the training phase in a 
shorter time oppose the other models. In conclusion the HTM model has 
demonstrated superior performance in terms of MSE, MAE, MAPE and execution
time metrics compared to other models.