Ege Bölgesi için gen ifadeli programlamaya dayalı yer hareketi tahmin denkleminin geliştirilmesi
Development of ground motion prediction equation for Agean Region in Turkey based on gene expression programming
Yazar: ŞULE SENA GÜNGÖR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EVREN SEYREK
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Deprem = Earthquake ; Depreme dayanıklı binalar = Earthquake resistant buildings ; Ege bölgesi = Aegean region ; Sismik analiz = Seismic analysis ; Yer hareketleri = Ground motions

Özet:
Sahaya özel sismik tehlike analizleri, depreme dayanıklı yapı tasarımı için gerekli yer hareketi parametrelerinin belirlenmesinde önemli süreçlerden biridir. Sismik tehlike analizi çalışmalarında kullanılacak yer hareketi tahmin denklemlerinin seçimi, analizlerin başarısı üzerindeki en etkili faktörlerden biridir. Bu çalışma kapsamında Ege Bölgesi kaydedilmiş kuvvetli yer hareketi veri tabanına dayalı yer hareketi tahmin denklem modelleri oluşturulmuştur. AFAD (Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı) sistemi üzerinden elde edilmiş veri tabanı 148 depreme ait 463 ivme kaydından oluşmaktadır. Yer hareketi tahmin modeli oluşturmak için kullanılan veri tabanı, 4.5≤Mw≤6.5 magnitüd aralığına ve 0≤Repi≤212 km kaynak-saha mesafesinde sahiptir.
Son yıllarda geoteknik mühendisliği alanında özellikle zeminlerin kompleks davranışını modellemek için yapay zekâ tabanlı makine öğrenimi araçları kullanımı artmıştır. Bu çalışma kapsamında da yapay zekâ kullanılarak Gen İfadeli Programlama (GEP) tabanlı dört ayrı yer hareketi tahmin modeli oluşturulmuştur. Bu modellerden ikisinde, yatay ivme bileşenlerinden en büyük değere (PGAmaks) sahip olanı dikkate alınmış, diğer ikisinde ise yatay ivme bileşenlerinin geometrik ortalaması (PGAgeo) kullanılmıştır. Oluşturulan dört tahmin modelinin ikisinde yerel zemin koşullarının etkisi üst 30 m'deki ortalama kayma dalga hızı parametresi (Vs,30) ile modele dahil edilmiştir. Bu modellerin uygulanabilirliğini değerlendirmek için farklı istatistiki performans parametreleri incelenmiştir. Ayrıca GEP tabanlı bu modellerin performansı Türkiye ve çevresi için regresyona dayalı olarak geliştirilmiş dört ayrı tahmin denklemi ile de karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma ve analizler, Ege Bölgesi için oluşturulan GEP tabanlı modellerin maksimum yer ivmesini tahmin etmek için başarıyla kullanılabileceğini göstermektedir.
 
Anahtar Kelimeler: Gen İfadeli Programlama (GEP), Deprem, En Büyük Yer İvmesi, Yer Hareketi Tahmin Denklemi, Ege Bölgesi

Abstract:
Site-specific seismic hazard analysis is one of the important processes in determining the ground motion parameters required for earthquake-resistant structure design. The selection of ground motion prediction equations to be used in seismic hazard analysis studies is one of the most influential factors on analyses success. Within the scope of this study, ground motion prediction equation models were created based on strong ground motion database recorded in the Aegean Region, Turkey. The database obtained through the AFAD (Disaster and Emergency Management Presidency) system consists of 463 acceleration records of 148 earthquakes. The database used to create the ground motion prediction model has a magnitude range of 4.5≤Mw≤6.5 and a source-site distance of 0≤Repi≤212 km.
In recent years, the use of artificial intelligence-based machine learning tools has increased in the field of geotechnical engineering, especially to model the complex behaviour of soils. In this thesis, four different ground motion prediction models based on Gene Expression Programming (GEP) were created using artificial intelligence. In two of these models, largest value of the horizontal acceleration components (PGAmax) has been considered, and in the other models, the geometric mean of the horizontal acceleration components (PGAgeo) has been used. In two of the four prediction models the effect of local soil conditions has been included with the average shear wave velocity parameter in the upper 30 m (Vs,30). Different statistical performance parameters were examined to evaluate the applicability of these models. In addition, the performance of these GEP-based models was compared with four different estimation equations developed based on regression for Turkey and its surroundings. These comparisons and analyses show that the GEP-based models created for the Aegean Region can be successfully used to predict the maximum ground acceleration.
 
Keywords: Gene Expression Programming (GEP), Earthquake, Peak Ground Acceleration, Ground Motion Prediction Equation, Aegean Region