Makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak Türkiye’nin kuzeybatısı için deprem tahmini

Q4 Earth and Planetary Sciences

Yerbilimleri/ Earth Sciences Pub Date : 2023-08-15 DOI:10.17824/yerbilimleri.1325321

A. Doğan

{"title":"Makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak Türkiye’nin kuzeybatısı için deprem tahmini","authors":"A. Doğan","doi":"10.17824/yerbilimleri.1325321","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Depremleri önceden tahmin edebilmek insan yaşamı ve konforu için önemli bir konu olmuştur. Ancak karmaşık bir mekanizmaya sahip olan depremleri tahmin edebilmek oldukça zordur. Geçmişte depremleri tahmin edebilmek için farklı yöntemler kullanılırken son zamanlarda yapay zeka yöntemlerindeki gelişmelerle birlikte deprem tahminleri yapabilmek için bu yöntemler de kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada Türkiye’nin kuzeybatı bölgesinde gelecekte olma ihtimali bulunan, 6 ve üzeri büyüklükteki depremlerin odak koordinatları ve odak derinlikleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada karşılaştırmalı olarak altı farklı makine öğrenimi yöntemi (Destek Vektör Makineleri, Lineer Regresyon, Gradient Boost, Elastic Net, Bayesian Ridge ve XGBoost) kullanılmış ve tahmin sonuçları karşılaştırılmıştır. Sonuçlar RMSE, MAE ve Düzeltilmiş R2 performans metrikleriyle değerlendirilmiştir. Tahmin sonuçları gelecekte Türkiye’nin kuzeybatı bölgesinde Bursa ili sınırları içerisinde İznik Gölü’nün kuzeyinden başlayarak batıya doğru Ekinli, İmralı adasının kuzeybatısı, Avşa adasının kuzeyi ve Marmara adasının kuzeybatısında 6 ve üzerinde depremler olabileceğini göstermektedir.","PeriodicalId":52537,"journal":{"name":"Yerbilimleri/ Earth Sciences","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Yerbilimleri/ Earth Sciences","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17824/yerbilimleri.1325321","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"Earth and Planetary Sciences","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Depremleri önceden tahmin edebilmek insan yaşamı ve konforu için önemli bir konu olmuştur. Ancak karmaşık bir mekanizmaya sahip olan depremleri tahmin edebilmek oldukça zordur. Geçmişte depremleri tahmin edebilmek için farklı yöntemler kullanılırken son zamanlarda yapay zeka yöntemlerindeki gelişmelerle birlikte deprem tahminleri yapabilmek için bu yöntemler de kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada Türkiye’nin kuzeybatı bölgesinde gelecekte olma ihtimali bulunan, 6 ve üzeri büyüklükteki depremlerin odak koordinatları ve odak derinlikleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada karşılaştırmalı olarak altı farklı makine öğrenimi yöntemi (Destek Vektör Makineleri, Lineer Regresyon, Gradient Boost, Elastic Net, Bayesian Ridge ve XGBoost) kullanılmış ve tahmin sonuçları karşılaştırılmıştır. Sonuçlar RMSE, MAE ve Düzeltilmiş R2 performans metrikleriyle değerlendirilmiştir. Tahmin sonuçları gelecekte Türkiye’nin kuzeybatı bölgesinde Bursa ili sınırları içerisinde İznik Gölü’nün kuzeyinden başlayarak batıya doğru Ekinli, İmralı adasının kuzeybatısı, Avşa adasının kuzeyi ve Marmara adasının kuzeybatısında 6 ve üzerinde depremler olabileceğini göstermektedir.

查看原文本刊更多论文

使用机器学习方法想象土耳其西北部的地震

提前预测地震对人类生活和会议来说很重要。但是很难预测具有复杂机制的地震。随着人工智能的发展，这些方法最近被用于预测地震。在这项研究中，土耳其西北地区未来发生的概率旨在预测6级及以上大地震的震源坐标和深度。用于比较这项工作的六种不同的机器学习方法（支持向量机、线性回归、梯度Boost、弹性网络、贝叶斯岭和XGBoost）与结果相当。结果通过RMSE、MAE和修改的R2性能指标进行评估。预测的结果是，在土耳其西北部地区，从布尔萨边界的东湖以北、帝国岛西北、森林岛以北和马尔马拉岛以北开始，将发生6次地震。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Yerbilimleri/ Earth Sciences Earth and Planetary Sciences-Stratigraphy

CiteScore

0.30

自引率

0.00%

发文量

期刊介绍： Manuscripts submitted to YERBİLİMLERİ should have not been published or simultaneously submitted elsewhere. The overlap of contents between related papers should be the minimum, and normally confined to the introductory/review sections. Authors should consult the Journal’s “Instructions for Contributors” for detailed stylistic guidelines during preparation of their manuscript. Editors may return manuscripts that are grossly inconsistent with these guidelines.