TY  - JOUR
TI  - Yapay sinir ağı ile deprem şiddeti tahmini: Farklı ağ tasarımlarının ve eğitim algoritmalarının incelenmesi
AB  - Bu çalışmada, ileri beslemeli geri yayılımlı bir yapay sinir ağı ile depremin büyüklüğü, derinliği ve afetzedelerin merkez üssüne olan uzaklıklarına bağlı olarak deprem şiddeti tahmini yapılmıştır. Bu kapsamda, Amerika Birleşik Devletleri Jeoloji Araştırmaları Kurumu’nun veri tabanında yer alan ve önemli depremler olarak adlandırılan depremlere ilişkin bilgiler yapay sinir ağının girdisi olarak kullanılmıştır. Farklı yapay sinir ağı tasarımları için deprem şiddeti tahmin edilerek uygun bir ağ tasarımı elde edilmiştir. Ardından söz konusu uygun ağ tasarımı için farklı eğitim algoritmaları kullanılarak ağ eğitilmiş ve bu algoritmalar arasından en uygun eğitim yöntemi belirlenmiştir. Farklı ağ tasarımlarının ve eğitim algoritmalarının performansları, ortalama karesel hata ve korelasyon katsayısı cinsinden analiz edilmiştir. Performans parametrelerinin ortalaması açısından, iki gizli katman ve her bir katmanda sırasıyla beş ve on gizli nöronun bulunduğu ağ yapısı en uygun tasarım olarak belirlenmiştir. Söz konusu ağ yapısı için Bayes Düzenlemesi ile Levenberg-Marquardt eğitim algoritmasının kullanıldığı durumda performans parametreleri açısından en iyi sonuçlar gözlenmiştir.
AU  - Cavdur, Fatih
AU  - Sebatli-Saglam, Asli
DO  - 10.17341/gazimmfd.791337
PY  - 2022
JO  - Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
VL  - 37
IS  - 4
SN  - 1300-1884
SP  - 2133
EP  - 2145
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/508735
ER  -