GELİŞMİŞ ÖZELLİK MÜHENDİSLİĞİ VE MAKİNE ÖĞRENİMİ İLE DEPREM TAHMİNİ

Authors : Hüseyin Parmaksız, Zeynep Özer

Pages : 11-26

View : 115 | Download : 129

Publication Date : 2024-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :İstanbul\\\'un coğrafi konumu onu aktif fay hatları üzerinde konumlandırmakta ve deprem tehlikesiyle karşı karşıya bırakmaktadır. Tarihte görüldüğü üzere, 1509 yılında meydana gelen deprem “Kıyamet-i Suğra” olarak bilinmektedir. Bu depremde 4000 ila 13000 kişi ölmüş, 10000\\\'den fazla kişi yaralanmış ve Osmanlı İmparatorluğu\\\'nun başkenti Konstantinopolis\\\'te yaklaşık 1070 ev yıkılmıştır. Daha yakın bir tarihte, 1999 Kocaeli depreminde İstanbul\\\'da çok sayıda yapı hasar görmüş ve çok sayıda insan hayatını kaybetmiştir. Bu çalışma, Büyük İstanbul Depremi\\\'ndeki olası can kaybını değerlendirmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanmaktadır. Tahminlere göre, deprem sırasında en fazla can kaybının hangi bölgelerde yaşanacağının belirlenmesi, bu bölgelerde önceden önlem alınması, olası İstanbul depremi için risk yönetim planlarının oluşturulması ve acil durum taktiklerinin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada Rastgele Orman Regresyonu (RF), Doğrusal Regresyon (LR), Aşırı Gradyan Artırma (XGBoost), Destek Vektör Makinesi (SVM), Karar Ağacı Regresyonu (DT), Ekstra Ağaçlar (ET), Kategorik Artırma (CatBoost) ve Kısıtlı Aşırı Öğrenme Makinesi (CELM) gibi tahmin modelleri kullanılmış ve aralarındaki ilişkiler incelenmiştir. LR modelinin kullanılan diğer modellere kıyasla daha etkin olduğu gözlemlenmiştir. mRMR, Boruta ve Karşılıklı Bilgi (MI) yöntemleri özelliklerin daha verimli seçilmesi için kullanılmıştır. Karar mekanizmalarını aydınlatmak için Açıklanabilir Yapay Zeka olarak Shapley Toplamalı Açıklamalar (SHAP) analizi kullanılmıştır.
Keywords : İstanbul deprem analizi, makine öğrenmesi, özellik mühendisliği, açıklanabilir yapay zeka