Uzun kısa süreli bellek (LSTM) kullanarak İstanbul ve civarı için deprem eğilimi tahmini
Earthquake trend prediction for İstanbul and surroundings using long short term memory (LSTM)
Yazar: YASİN KARAKUŞ
Danışman: DOÇ. DR. VOLKAN ALTUNTAŞ
Bursa Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Deprem Mühendisliği = Earthquake Engineering
Dizin: Deprem analizi = Earthquake analysis ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods ; Tahminleme = Forecasting ; Veri analizi = Data analysis ; Veri madenciliği = Data mining ; Yönelim tahmini = Orientation estimation ; İstanbul = Istanbul

Özet:
Doğal afetler, genellikle insanların kontrolü dışında gerçekleşen ve gerçekleşmesi 
neticesinde başta can ve mal kayıpları olmakla birlikte ekonomik, çevresel, sağlıksal 
ve daha nice kayıplara yol açan olaylardır. Bu doğal afetlerden birisi olan depremler 
ile ülkemiz tarihinde sıkça karşılaşılmaktadır. Birçok ülke, kurum ve kişi tarafından 
depremlerin yıkıcı etkilerini en aza indirmek için çalışmalar yapılmaktadır. Bu 
çalışmalardan birisi de depremi gerçekleşmeden önceden yeri, zamanı ve 
büyüklüğüyle tahmin edebilen deprem tahmin çalışmalarıdır.  
Depremin önceden tahmin edilebilmesi can ve mal kaybını büyük oranda azaltma 
potansiyeline sahip olduğu için hayati öneme sahip ve depremlerin sürekli yaşanıyor 
olmalarıyla birlikte popülerliğini hiç kaybetmeyen bir konudur. Aynı zamanda 
depremlerin oluşumunun çok yüksek karmaşıklıktaki süreçleri içermesi ve analiz 
edilmesi zor olan çok sayıda faktöre bağlı olmasından dolayı oldukça zor bir konudur. 
Deprem tahmini üzerine mevcut çalışmalar, kullanılan metodolojilere göre 
matematiksel analiz, öncüllerin araştırılması, geleneksel makine öğrenmesi ve derin 
öğrenme olmak üzere dört farklı başlık altında incelenebilmektedir. Öncüller olarak 
isimlendirilen verilerin kullanıldığı çalışmalar her depremden önce meydana 
gelmediği için bu verileri kullanan algoritmaları genelleştirmek ve standart hale 
getirmek oldukça zordur. Matematiksel analiz yöntemleri kısıtlı verilerle çalıştıkları 
ve düşük başarı sonuçları elde ettikleri için pek tercih edilmemektedirler. Geleneksel 
makine öğrenmesi deprem tahmininde kullanılan önemli yöntemlerden birisidir. Derin 
öğrenme yöntemleri, karmaşık problemleri çözmedeki başarısı nedeniyle deprem 
tahmininde son zamanlardaki en popüler yöntemlerdir. Uluslararası mecralarda 
deprem tahmini çalışmaları gerçekleştirildiği gibi ülkemizde de çeşitli yöntemler 
kullanılarak deprem tahmini çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Kahramanmaraş'ta 
meydana gelen depremlerle birlikte yaşamış olduğumuz can ve mal kayıplarının 
ardından gözler jeologların uzun zamandır üzerinde durduğu ve yapı stoğunun büyük 
bir çoğunluğunun eskiye dayandığı İstanbul'a çevrilmiştir. Ne yazık ki beklenen 
İstanbul depremi için İstanbul ve civarına yönelik yeterli sayıda deprem tahmini 
çalışması yapılmamıştır.  
Beklenen İstanbul depremi için bir deprem tahmin çalışması yapmak, deprem tahmini 
konusunda bir kaynak oluşturmak ve bu konuda çalışmalar yapmaya teşvik etmek 
amacıyla bu çalışmada İstanbul ve civarı için uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve 
evrişimsel sinir ağları (CNN) kullanarak deprem tahmini çalışması yapılmıştır. Bu 
çalışmadan önce deprem ve deprem tahmin çalışmalarına dair genel bilgiler 
verilmiştir. Daha sonra deprem tahmini kısmı veri toplama, veri ön işleme, veri 
bölütleme, model eğitimi ve modellerin değerlendirilmesi aşamalarından 
oluşmaktadır. Veri toplama aşamasında İstanbul ve civarına ait son 25 yılın tarihsel 
deprem verileri AFAD'dan temin edilmiştir. Veri ön işleme aşamasında eksik veri 
tespiti ve veri normalizasyonu gerçekleştirilmiştir. Veri Bölütleme aşamasında veri 
xv 
seti eğitim ve test olmak üzere 2 kısma ayrılmıştır. Model eğitimi aşamasında LSTM 
ve CNN kullanılarak deprem tahmini modeli oluşturulmuştur. Deprem tahmin modeli 
girdi olarak deprem büyüklüğü, enlem, boylam ve derinlik verilerini ayrı ayrı ya da 
hep birlikte kullanarak deprem büyüklüğü, enlem, boylam ve derinlik tahminleri 
yapmaktadır. Model değerlendirme aşamasında deprem tahmin modeli ile birlikte 
parametreler, tarihsel veriler ve veri seti özellikleri ortalama mutlak hata, ortalama hata 
karesi ve ortalama mutlak yüzde hatası metrikleri kullanılarak test edilmiştir. Ek olarak 
eğitilen modeller, modellerin geçerliliğini ölçmek amacıyla bir diğer deprem beklenen 
yerler arasında olan Bingöl – Karlıova civarı için de test edilmiştir. 
Testler sonucunda İstanbul ve civarı için kabul edilebilir başarı oranına sahip bir 
deprem tahmin çalışması gerçekleştirilmiştir. Bununla birlikte bu problem özelinde 
LSTM ve CNN modellerin ne kadar başarılı oldukları, hangi zaman aralığına ait 
verilerin kullanımının daha başarılı sonuçlar üretebileceği, özelliklerin öğrenmeye 
olan katkısı ve hangi parametrelerin daha kullanışlı olduğuna yönelik bilgiler 
edinilmiştir.

Abstract:
Natural disasters are events that generally occur beyond the control of human beings 
and as a result of their realisation, they cause economic, environmental, health and 
many other losses, especially loss of life and property. We frequently encounter 
earthquakes, one of these natural disasters, in the history of our country. Many 
countries, institutions and individuals are working to minimise the destructive effects 
of earthquakes. One of these studies is earthquake prediction studies that can predict 
the earthquake with its location, time and magnitude before it occurs.  
Predicting the earthquake in advance is of vital importance because it has the potential 
to greatly reduce the loss of life and property, and it is a subject that has never lost its 
popularity with the continuous occurrence of earthquakes. At the same time, it is a 
very challenging topic because the occurrence of earthquakes involves processes of 
very high complexity and depends on many factors that are difficult to analyse. 
Existing studies on earthquake prediction can be analysed under four different 
headings according to the methodologies used: mathematical analysis, antecedent 
search, traditional machine learning and deep learning. Since the studies using data 
called precursors do not occur before every earthquake, it is very difficult to generalise 
and standardise the algorithms using these data. Mathematical analysis methods are 
not preferred because they work with limited data and achieve low success results. 
Traditional machine learning is one of the important methods used in earthquake 
prediction. Deep learning methods are the most popular methods in earthquake 
prediction due to their success in solving complex problems. As earthquake prediction 
studies have been carried out internationally, earthquake prediction studies have also 
been carried out in our country using various methods. After the loss of life and 
property we have experienced with the earthquakes in Kahramanmaraş, the eyes have 
turned to Istanbul, which geologists have been focusing on for a long time and where 
most of the building stock is based on old buildings. Unfortunately, a sufficient number 
of earthquake prediction studies have not been carried out for Istanbul and its vicinity 
for the expected Istanbul earthquake.  
In order to make an earthquake prediction study for the expected Istanbul earthquake, 
to create a resource on earthquake prediction and to encourage studies on this subject, 
an earthquake prediction study using long short-term memory (LSTM) and 
convolutional neural networks (CNN) was carried out in this study for Istanbul and its 
vicinity. Before this study, general information about earthquake and earthquake 
prediction studies is given. Then, the earthquake prediction part consists of data 
collection, data preprocessing, data segmentation, model training and model 
evaluation. In the data collection phase, historical earthquake data of Istanbul and its 
neighbourhood for the last 25 years were obtained from AFAD. In the data 
preprocessing stage, missing data detection and data normalisation were performed. In 
xvii 
the data segmentation stage, the data set was divided into 2 parts as training and test. 
In the model training phase, an earthquake prediction model was created using LSTM 
and CNN. The earthquake prediction model uses earthquake magnitude, latitude, 
longitude and depth data separately or together to predict earthquake magnitude, 
latitude, longitude and depth. In the model evaluation phase, the parameters, historical 
data and dataset characteristics along with the earthquake prediction model were tested 
using the mean absolute error, mean squared error and mean absolute percentage error 
metrics. In addition, the trained models were also tested for the vicinity of Bingöl - 
Karlıova, which is among the other expected earthquake locations, in order to measure 
the validity of the models. 
As a result of the tests, an earthquake prediction study with an acceptable success rate 
for Istanbul and its neighbourhood was carried out. In addition, information has been 
obtained on how successful LSTM and CNN models are for this problem, which time 
interval data can produce more successful results, the contribution of features to 
learning and which parameters are more useful.