Show simple item record

dc.contributor.advisorErcanoğlu, Murattr_TR
dc.contributor.authorCan, Aslıtr_TR
dc.date.accessioned2015-10-15T08:52:21Z
dc.date.available2015-10-15T08:52:21Z
dc.date.issued2014tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/2781
dc.description.abstractThis study aims to investigate the effects and performances of the uses of different learning algorithms in the training of artificial neural networks on the resulting maps by applying the artificial neural networks (ANN) method, which is commonly used for the creation of landslide susceptibility maps in the literature. For this purpose, a study area is selected within the borders of Karabük province in the Western Black Sea Region. By utilizing site investigations, aerial photographs of the study area and Google Earth satellite images, 196 landslides were mapped and a landslide database was created. In order to be used in the analysis of landslide susceptibility: topographical elevation, slope angle, aspect, wetness index, lithology and vegetation index parameters were taken into account.tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectArtificial neural networkstr_TR
dc.titleYapay Sinir Ağları ile Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesinde Farklı Algoritmaların Kullanımının Araştırılmasıtr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesistr_TR
dc.callno2014/1417tr_TR
dc.contributor.departmentoldJeoloji Mühendisliğitr_TR
dc.description.ozetBu çalışma kapsamında, heyelan duyarlılık haritalarının oluşturulmasında literatürde yaygın olarak kullanılan yapay sinir ağları (ANN) yöntemi uygulanarak, yapay sinir ağlarının eğitiminde farklı algoritmaların kullanılmasının sonuç haritaları çalışmaları, inceleme alanına ait hava fotoğraflarından ve Google Earth uydu görüntülerinden yararlanılarak, 196 adet heyelan haritalanmış ve heyelan veri tabanı oluşturulmuştur. Heyelan duyarlılığı analizlerinde kullanılmak üzere; topoğrafik yükseklik, yamaç eğimi, bakı, topoğrafik nemlilik indeksi, litoloji ve bitki örtüsü indeksi parametreleri dikkate alınmıştır. Farklı eğitim algoritmaları kullanılarak eğitilen ANN modellerinin sonuç haritaları üzerindeki etkilerinin karşılaştırılması amacıyla, tek ve iki gizli tabakalı olmak üzere iki farklı ağın topolojik yapısı tasarlanmıştır.tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record