Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Elde Edilen Kuvvetli Yer Hareketi Azalım İlişkileri Modeli

Abstract

Bu çalışmada, Türkiye’nin kuzeybatısındaki değişik istasyonlarda alınmış gerçek kuvvetli yer hareketi kayıtları kullanılarak ölçülmüş maksimum yatay ve düşey ivmelerin azalımını tahmin etmek için yapay sinir ağları modeli kullanılmıştır. Çalışmadaki amaç, deprem parametreleri, zemin etkileri ve yer hareketindeki azalımın arasındaki kompleks ilişkinin yapay sinir ağları da kullanılarak modellenmesidir. Bu amaçla Genel Regresyon Sinir Ağı (GRNN) yapısı kullanılmıştır. Yapay sinir ağı modelini oluşturan girdi parametreleri 1)Depremin büyüklüğü, 2)Deprem kaynağı ve istasyon arası uzaklık, 3)İstasyon altındaki zemin sınıfı ve 4)Depremin derinliği, çıktı parametreleri de 1)Yatay İvme ve 2)Düşey İvme değerleri olarak belirlenmiş ve herbir girdi parametresinin sonuca olan hassasiyeti incelenmiştir. Belirtilmesi gereken önemli bir konu, bu çalışmada sadece Türkiye’nin kuzeybatısında gerçekleşen depremlerin verilerinin kullanıldığı, dolayısıyla da modelin yine bu bölgedeki yatay ve düşey ivme değerlerinin tahmini için kullanılması gerektiğidir.In this study, an investigation on the application of neural computing methods in prediction of attenuation of the peak horizontal and vertical accelerations recorded in different stations in Northwestern Turkey has been performed using actual strong-motion records. The emphasis is on obtaining optimized neural network architecture to model the complex relationship between the earthquake source parameters, site effects, and the attenuation of ground motions. For this purpose, programs written in General Regression Neural Network (GRNN) algorithm is used. The input parameters are 1) Magnitude, 2)Hypocentral distance, 3) Site classification, 4) Depth of the earthquake and output parameters are 1)Peak horizontal acceleration and 2) Peak vertical acceleration. In addition, the input parameter sensitivity on attenuation is investigated. This study is region-specific as only recordings from earthquakes that have occurred in Northwestern Turkey were used in the analyses. The models developed are, therefore, only recommended for prediction of ground motions in Northwestern Turkey.