Deprem verilerinin analizi için veri madenciliği yaklaşımı
Data mining approach for earthquake data analysis
Yazar: HALİL İBRAHİM ÇİÇEKDAĞI
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ŞAFAK KIRIŞ
Dumlupınar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Deprem Mühendisliği = Earthquake Engineering ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Afet yönetimi = Disaster management ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Türkiye, öncelikle deprem olmak üzere çığ, sel, yangın, heyelan gibi doğal afetlere sıklıkla maruz kalmış ve kalmaya da devam eden bir ülkedir. Bu nedenle yaşanan afetlerin yarattığı can ve mal kayıpları ile birlikte ekonomik kayıpların da azaltılması gerekmektedir. Bu da depreme hazırlık aşamasında yapılan etkili bir çalışma ile sağlanabilir. Bu tezde veri madenciliği tekniği ile deprem verilerinin analiz edilip değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Veri madenciliği büyük miktarlardaki verinin içinden anlamlı ve yararlı ilişki ve kuralların bilgisayar programları aracılığıyla aranması ve analizidir. Kütahya ve etrafındaki 250 kilometrelik yarıçaplı çemberi kapsayan bölge uygulama bölgesi olarak seçilmiş ve çember etrafında, 1900'lü yıllardan günümüze gelene kadar meydana gelen depremlerin büyüklüğü, zamanı, derinliği, sıcak su kaynağı üzerinde olup olmaması, toprak çeşidi ve Kütahya merkeze olan uzaklığı incelenmiştir. Bu amaçla deprem verilerinin daha anlamlı hale getirilip içerisindeki gizli değerleri analiz edebilmek ve bu verileri değerlendirme imkanı bulabilmek için Weka 3.6.8 veri madenciliği yazılımı kullanılmıştır. Deprem verilerinin sınıflandırılmasında farklı yaklaşımlar kullanılmış ve yapay sinir ağlarının çok katmanlı algılayıcı ağ modeli 0.87 doğruluk oranı ile en uygun yaklaşım olarak bulunmuştur. Bunun dışında deprem verileri ile ilgili daha ayrıntılı analiz için k-ortalamalar algoritması ile kümeleme analizi gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
Turkey is a country which is exposed to natural features such as and primarily earthquakes then avalanches, landslides, floods and fire and will continue to remain. Therefore; together with the life and property loss caused by natural disasters economic losses should be reduced. This can be achieved with and effective study during the preparation phase of an earthquake. In this thesis the analysis of earthquake data and the evaluation with Data Mining Technique is aimed. Data Mining is the search and analysis of the significant and useful relations among huge amount of data via computer programmes. Kütahya and the region around including the circle with a radius of 250 km is selected as an application region and earthquakes' magnitude, time, depth, the existence of hot water supply, soil type which occured from 1900 until today and the distance from the centre of Kütahya was examined. For this purpose, Weka 3.6.8 Data Mining Software was used in order to make earthquake data more meaningful analyze the hidden values within and to get the opportunity to evaluate this data. Different approaches were used for classification of earthquake data and artificial neural networks' multilayer perceptron network model with the accuracy rate of 0.87 was thought to be more appropriate. In addition, more detailed analysis of earthquake data was performed with the algorithm of k-means clustering analysis.