Forecasting Earthquake Impact Scenarios in Istanbul with Machine Learning Algorithms
Yazarlar (2)
Doç. Dr. Remzi Gürfidan Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, Türkiye
Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Ali YALÇINKAYA Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(Diğer hakemli uluslarası dergilerde yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi | ||
| Dergi ISSN | 2146-4987 | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN | ||
| Makale Dili | Türkçe | Basım Tarihi | 11-2024 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 14 / 3 / 95–105 | DOI | 10.7212/karaelmasfen.1494349 |
| Makale Linki | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3975006 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Makine Öğrenmesi
Yapay Zeka
|
||
| Özet |
| Bu çalışmada, İstanbul’da olası bir 7.5 büyüklüğündeki depremin etkilerini, özellikle de can kaybı sayısı, hastaneye ihtiyaç duyacak kişi sayısı ve geçici barınma ihtiyacı duyacak kişi sayısını tahmin etmek için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmaktadır. İstanbul Büyükşehir Belediyesi Açık Veri Portalı ve Türkiye İstatistik Kurumu’ndan derlenen bir veri seti kullanılarak Gradyan Artırma (Gradient Boosting), Uyarlanabilir Artırma (AdaBoost), Rastgele Orman (Random Forest) ve Ekstra Ağaçlar (ExtraTrees) algoritmaları değerlendirilmiştir. Gradient Boosting modeli, yüksek doğruluk ve düşük tahmin hataları ile en etkili model olarak öne çıkmıştır. Bu yaklaşım, gelişmiş analitiklerin kentsel afet hazırlığı ve yönetimini geliştirme konusundaki kritik rolünü vurgulamakta ve depreme eğilimli bölgelerdeki alınacak önlemler ve altyapı gelişimi için değerli öngörüler sağlamaktadır. |
| Anahtar Kelimeler |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Google Scholar | 2 |