Yapay sinir ağları yöntemi ile heyelanlarda stabilite analizi
Landslide stability analysis with artificial neural network
Yazar: TÜRKAN KAYA
Danışman: PROF. DR. KENAN GELİŞLİ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Jeofizik Mühendisliği = Geophysics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında, Yapay sinir Ağları (YSA) yöntemi kullanılarak heyelanlarda
yamaç/şev güvenliği hesaplanabilirliği araştırıldı. İlk olarak kullanılan YSA programı için
100 adet yapay heyelan verisi oluşturuldu ve bu heyelanların güvenlik faktörleri (GF)
GeoStudio programı ile hesaplandı. Bu şekilde oluşturulan veri tabanının 80 adedi
YSA?nın eğitimi, 20 adedi ise testi için kullanıldı. YSA yöntemi ile giriş parametresi
olarak heyelan yüksekliği, yeraltı su tablasının derinliği, heyelan açısı, birim hacim
ağırlığı, kohezyon ve içsel sürtünme açısı, çıkış parametresi olarak ise GF kullanılarak
heyelanların GF?leri hesaplandı. Klasik yöntemle ve YSA ile hesaplanan GF?leri arasında
iyi bir uyum elde edildi. Daha sonra zemin parametreleri dikkate alınarak NEHRP Zemin
Sınıflamasına göre her bir heyelana sismik hız bilgileri eklendi. Bu durum için de YSA
yöntemi ile GF?leri tekrar hesaplandı. Giresun Organize Sanayi heyelanlarında sismik
kırılma ve sismik yüzey dalgası yöntemleri kullanılarak boyuna ve enine dalga hızları
hesaplandı. Araklı-Yiğitözü heyelanında ise araziden numune alınarak zemin parametreleri
belirlendi. Bu veriler kullanılarak üç heyelanın GeoStudio programında GF?leri hesaplandı.
Heyelanların birim hacim ağırlığı, kohezyon, içsel sürtünme açılarına sismik hızlarına göre
aralık değer verilerek GF?leri YSA ile hesaplandı. Sonuçlar incelendiğinde kohezyonun
GF üzerinde en etkili parametre olduğu tespit edildi. Son olarak incelenen heyelanların
YSA yöntemi ile GF?leri değerlendirildi. Sonuç olarak, heyelanlarda YSA yöntemi ile
güvenlik faktörünün hızlı ve kolay bir şekilde hesaplanabileceği, heyelanlar için belli
olmayan bazı zemin parametreleri yerine sismik hızlar kullanılarak stabilite hesaplamaları
yapılabileceği ortaya konulmuştur.

Abstract:
In this thesis, accountability of slope safety on landslides was investigated using
Artificial Neural Networks (ANN) method. Firstly, 100 synthetic landslide data were
created for using ANN program and safety factor of these landslides were calculated with
GeoStudio software. 80 of these synthetic landslides in training set and 20 of them were
used in testing set. The input parameters of ANN method were the height of slope, the
height of water level, the inclination of slope, the unit weight of soil, the cohesion of soil
and the friction angle of soil, the output parameter were the factor of the safety of the
slopes and safety factors were calculated with ANN. The safety factor of calculated by the
classical method and the ANN were a very good correlation between each other. Then,
seismic velocity was added each landslide according to NEHRP Soil Classification taking
into account the parameters of the ground. Also, in this case safety factors were recalculated
with ANN. Compressional and shear wave velocities of Giresun Organized
Industry landslides were calculated using seismic refraction and seismic surface wave
methods. Soil parameters of Araklı-Yiğitözü landslide determined by sampling. The safety
factor of three landslides were evaluated using these parameters with GeoStudio software.
Unit weight of soil, cohesion and internal friction angle parameters of 3 landslides were
given range according to seismic velocities and calculated safety factor with ANN. The
results are analyzed, cohesion is detected the most effective parameter on SF. Finally, SF
of analyzed landslides evaluated with ANN. As a result, safety factor of landslides can be
calculated fast and easy way with ANN, stability calculation for landslides can be execute
using seismic velocities instead of undefined some soil parameters.