Tez No İndirme Tez Künye Durumu
301144
VLF sinyalleri kullanılarak depremlerin önceden tahmin edilmesine yönelik algoritma geliştirilmesi / Advancing algorithms by using VLF signals in order to predict earthquakes
Yazar:MUSTAFA ULAŞ
Danışman: DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN BALIK ; YRD. DOÇ. DR. FİKRET ATA
Yer Bilgisi: Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin:Algoritma modelleme = Algorithm modelling ; Algoritmik çözümler = Algorithmic solutions ; Deprem = Earthquake ; Deprem analizi = Earthquake analysis ; Deprem parametreleri = Earthquake parameters ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yazılım mühendisliği = Software engineering ; İyonküre = Ionosphere
Onaylandı
Doktora
Türkçe
2011
182 s.
İnsanların hayatlarını şekillendiren depremlerin üzerine yapılan çalışmalar son yıllarda öncü haberci tespiti ve analizi konuları üzerinde yoğunlaşmaya başlamıştır. Yapılan araştırmalar ile, depremlerin oluşumundan önceki evrelerde bazı anormalliklerin gerçekleştiği örnekler ile ispatlanmıştır. Rus, Japon ve Türk akademisyenler, depremlerin alt iyonküredeki yayılım ile ilişkili olduğunu ispat eden birçok ipucu bulmuşlardır. Bu tez çalışmasına konu olan başlık, Çok Düşük Frekanslı (VLF) işaretlerin iyonküre üzerinden iletimi esnasında yaşanan kayıpları kullanarak depremleri önceden tahmin edecek bir algoritma geliştirmektir. Vericiden üretilip, alıcı tarafında elde edilen VLF işareti, iletim ortamında yaşamış olduğu kayıpları da bir bilgi olarak taşımaktadır. Bu kayıplara sebep olarak birçok parametre sayılabilmektedir. Tez içerisinde depremlerden önceki zaman dilimlerinde gerçekleşen etkenler incelenmiştir.Bu tez kapsamında, depremlerin öncesinde gerçekleşen habercilerin tahmin edilmesine yönelik olan bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın anlaşılabilmesi için yapılan literatür incelemeleri sonucunda ortaya çıkan yöntemlerin analizi ve derlenmesi yapılmıştır. Bu alanda, uygulama geliştirme ve analiz yapma konusunda engel teşkil eden en önemli sorun, yığınla anlamsız veri kümelerinin, kullanılır bilgi yığınlarına dönüştürülmesini sağlayan ve içerisindeki arızalı işaretlerin ayıklanmasını gerçekleştiren algoritmalar geliştirilmiştir. Öncü haberci analizi için literatürde olmayan yeni bir yöntem önerilmiştir. Tez kapsamında geliştirilen uygulamada, önerilen yöntem ve var olan 3 yöntemin çalışmasını sağlayan, veri madenciliği adımları paralelinde bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmanın çalışmasını sağlayacak ortak karar mekanizmasına yönelik öneride bulunulmuştur.
The studies done about the earthquakes that shape the lives of human beings have started to focus on the issues of determination and analysis of foreshock precursor recently. Russian, Japanese and Turkish academicians found a lot of clues proving that the earthquakes are related to the dispersion in lower ionosphere. With the studies done, it was verified by examples that in various fields, some anomalies occurred in the phases before the earthquake formation. Among these fields, the title being the subject of the thesis covers the losses during the transmission of Very Low Frequency (VLF) signs over ionosphere. VLF sign generated from transmitter also has the information of the losses while being taken by the receiver in transmission environment. While a lot of parameters could be displayed as the reason for these losses, one of them could be the factors occurring before the earthquakes and searched in the thesis.Within the scope of this thesis, a study is carried out to estimate precursors occurring before the earthquakes. In the study, the research and compilation of the methods that came up as a result of the literature research were realized. In this field, as the most important problem about practice, development and analysis, algorithms that turn a lot of meaningless data into useful information and sort out faulty signs in it were developed. For foreshock precursor determination, a recent method that is not available in the literature was suggested. This method suggested with the practice developed in the scope of the thesis and an algorithm in parallel to data mining levels providing the work of existing 3 methods were developed. A suggestion was made about co-decision mechanism that makes this algorithm work.