SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2013 / Cilt: 27 Sayı: 1

BARTIN, ULUS İLÇESİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI VE LOJİSTİK REGRESYON YÖNTEMLERİNİN HEYELAN DUYARLILIK ÇALIŞMASINA UYGULANMASI VE KARŞILAŞTIRILMASI

Arif Eker
Mehmet Dikmen
Selim Cambazoğlu
Şebnem H. S. B. Düzgün
Haluk Akgün
Pages
—
Publication Date
2013-02-19
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bağımlı değişken, kalibrasyon ve doğrulama olarak iki veri setine ayrılmıştır.Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi bulmak ve farklı tekniklerin oluşturduğu heyelan duyarlılıkbölgelemesi sonuçlarını karşılaştırıp en uygun duyarlılık yöntemini değerlendirmek için LR ve YSA olmak üzereiki farklı yöntem kullanılmıştır

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışma, Coğrafi Bilgi Sistemlerine (CBS) dayalı lojistik regresyon (LR) ve yapay sinir ağı (YSA)analizlerini kullanarak, Karadeniz bölgesindeki Bartın ilinin Ulus ilçesi için bir heyelan duyarlılık haritasıhazırlamayı amaçlamaktadır.
📊
Key Findings & Data:Bu araştırma kapsamında, Maden Tetkik ve Araştırma Genel Müdürlüğü tarafındanhazırlanan heyelan envanter haritası, heyelan sınıflandırma haritasına temel olarak alınmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Bağımlı değişken, kalibrasyon ve doğrulama olarak iki veri setine ayrılmıştır.Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi bulmak ve farklı tekniklerin oluşturduğu heyelan duyarlılıkbölgelemesi sonuçlarını karşılaştırıp en uygun duyarlılık yöntemini değerlendirmek için LR ve YSA olmak üzereiki farklı yöntem kullanılmıştır
🔬Design:Makale
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Heyelan Duyarlılığı · Lojistik Regresyon · Yapay Sinir Ağı

Özet

Bu çalışma, Coğrafi Bilgi Sistemlerine (CBS) dayalı lojistik regresyon (LR) ve yapay sinir ağı (YSA)analizlerini kullanarak, Karadeniz bölgesindeki Bartın ilinin Ulus ilçesi için bir heyelan duyarlılık haritasıhazırlamayı amaçlamaktadır. Bu araştırma kapsamında, Maden Tetkik ve Araştırma Genel Müdürlüğü tarafındanhazırlanan heyelan envanter haritası, heyelan sınıflandırma haritasına temel olarak alınmıştır. Çalışma alanındakianalizlerin tamamı aktif heyelanlara istinaden gerçekleştirilmiştir. Bununla birlikte, on dört açıklayıcı değişkenCBS’de sayısallaştırılmış, birleştirilmiş ve düzenlenmiştir. Çalışma alanı 250 m x 250 m’lik hücrelere bölünmüşve heyelan envanter bilgisinin, alan üzerindeki yayılımının daha anlamlı bir popülasyon dağılımı göstermesinisağlamak için çekirdek (Kernel) yoğunluğu yöntemi uygulanmış, tüm değişkenler, oluşturulmuş olan buenvanter verisine dahil edilmiştir. Bağımlı değişken, kalibrasyon ve doğrulama olarak iki veri setine ayrılmıştır.Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi bulmak ve farklı tekniklerin oluşturduğu heyelan duyarlılıkbölgelemesi sonuçlarını karşılaştırıp en uygun duyarlılık yöntemini değerlendirmek için LR ve YSA olmak üzereiki farklı yöntem kullanılmıştır

🔖

Cite This Article

Eker, A., Dikmen, M., Cambazoğlu, S., Düzgün, Ş. H. S. B., Akgün, H. (2013). BARTIN, ULUS İLÇESİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI VE LOJİSTİK REGRESYON YÖNTEMLERİNİN HEYELAN DUYARLILIK ÇALIŞMASINA UYGULANMASI VE KARŞILAŞTIRILMASI. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 27 Sayı: 1. https://ajindex.com/articles/1078465

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (129)

  1. Gökçe, O., Özden, Ş. ve Demir, A., Türkiye’de
  2. Afetlerin Mekansal ve İstatistiksel Dağılımı
  3. Afet Bilgi Envanteri, T.C. Bayındırlık ve İskan
  4. Bakanlığı Afet İşleri Genel Müdürlüğü Afet Etüt
  5. ve Hasar Tespit Daire Başkanlığı. Ankara, s 117,
  6. Akgün, A. ve Bulut, F., “GIS-based Landslide
  7. Susceptibility for Arsin-Yomra (Trabzon, North
  8. Turkey) Region”, Environmental Geology, Cilt, 1377-1387, 2007.
  9. Terlien, M.T.J., Van Westen, C.J. ve Van Asch,
  10. T.W.J., “Deterministic Modelling in GIS-based
  11. Landslide Hazard Assessment”, Geographical
  12. Information Systems in Assessing Natural
  13. Hazards, Editorler: Carrara, A., Guzzetti, F.,
  14. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, The
  15. Netherlands, 57– 77, 1995.
  16. Kanevski, M., “Advanced Mapping of
  17. Environmental Data: Introduction”, Editör:
  18. Kanevski, M., Advanced Mapping of
  19. Environmental Data, ISTE Ltd and John Wiley
  20. & Sons, Inc, 1-17, 2008.
  21. Ohlmacher, G.C. ve Davis, J.C., “Using Multiple
  22. Logistic Regression and GIS Technology to
  23. Predict Landslide Hazard in Northeast Kansas,
  24. USA”, Engineering Geology Cilt 69, 331-343,
  25. Brabb, E.E., “Innovative Approaches to
  26. Landslide Hazard Mapping”, Proceedings 4th
  27. International Symposium on Landslides,
  28. Toronto, Cilt 1, 307–324, 1984.
  29. Guzzetti, F., Carrarra, A., Cardinali, M. ve
  30. Reichenbach, P., “Landslide Hazard Evaluation:
  31. A Review of Current Techniques and Their
  32. Application in a Multi-Scale Study, Central Italy,
  33. Geomorphology, Cilt 31, 181-216, 1999.
  34. Guzzetti, F., Reichenbach, P., Cardinali, M.,
  35. Galli, M. ve Ardizzone, F., “Probabilistic
  36. Landslide Hazard Assessment at The Basin
  37. Scale”, Geomorphology, Cilt 72, 272–299,
  38. Erener, A. ve Düzgün, H.S.B., “Improvement of
  39. Statistical Landslide Susceptibility Mapping by
  40. Using Spatial and Global Regression Methods in
  41. The Case of More and Romsdal (Norway)”,
  42. Landslides, Cilt 7, No 1, 55–68, 2010.
  43. Lee, S., Chwae, U. ve Min, K., “Landslide
  44. Susceptibility Mapping by Correlation Between
  45. Topography and Geological Structure: The
  46. Janghung Area, Korea”, Geomorphology, Cilt, 149-162, 2002.
  47. Süzen, M.L., “Data Driven Landslide Hazard
  48. Assessment Using Geographical Information
  49. Systems and Remote Sensing”, Doktora tezi,
  50. Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri
  51. Enstitüsü, 2002.
  52. Ercanoğlu, M. ve Gökçeoğlu, C., “Use of Fuzzy
  53. Relations to Produce Landslide Susceptibility
  54. Map of a Landslide Prone Area (West Black Sea
  55. Region, Turkey)”, Engineering Geology, Cilt, No 3/4, 229-250, 2004.
  56. Gökçeoğlu, C., Sönmez, H., Nefeslioğlu, H.,
  57. Duman, T.Y. ve Çan, T., “The 17 March 2005
  58. Kuzulu Landslide (Sivas, Turkey) and
  59. Landslide-Susceptibility Map of Its Near
  60. Vicinity”, Engineering Geology, Cilt 81, No 1,
  61. 83, 2005.
  62. Guzzetti, F., Reichenbach, P., Ardizzone, F.,
  63. Cardinali, M. ve Galli, M., “Estimating The
  64. Quality of Landslide Susceptibility Models”,
  65. Geomorphology, Cilt 81, 166–184, 2006.
  66. Gökçeoğlu C. ve Sezer E., “A Statistical
  67. Assessment on International Landslide Literature
  68. (1945–2008)”, Landslides, Cilt 6, 345–351,
  69. Rossi, M., Guzzetti, F., Reichenbach, P., Cesare,
  70. M.A. ve Silvia, P., “Optimal Landslide
  71. Susceptibility Zonation Based on Multiple
  72. Forecasts”, Geomorphology, Cilt 114, 129–142,
  73. DMİGM, Devlet Meteoroloji İşleri Genel
  74. Müdürlüğü Web Sayfası
  75. (http://www.meteor.gov.tr). Erişim tarihi:
  76. Duman, T.Y., Çan, T., Emre, O., Keçer, M,,
  77. Doğan, A., Ateş, S. ve Durmaz, S., Landslide
  78. Inventory of Northwestern Anatolia”.
  79. Engineering Geology, Cilt 77, 99–114, 2005.
  80. Timur, E. ve Aksay A., 1/100.000 scaled
  81. Geological Maps of Turkey, Zonguldak F29
  82. Quadrangle, MTA Institution Publication,
  83. Gedik, İ. ve Aksay A., 1/100.000 scaled
  84. Geological Maps of Turkey, Zonguldak E29
  85. Quadrangle, MTA Institution Publication,
  86. Sayılı, A., Derman, A.S. ve Kırıcı, S.,
  87. “Sedimentology and Diagenesis of the İnaltı
  88. Formation of Age Upper Jurassic in Western
  89. Black Sea Region”, 9th Petroleum Congress
  90. and Exhibition of Turkey, 151-160, Ankara,
  91. Kuşçu, İ., Parke, J.R., White, R.S., McKenzie,
  92. D., Anderson, G.A., Minshull, T.A., Görür, N. ve
  93. Şengör, A.M.C., “Amasra Acıklarında Aktif
  94. Kutle Kayması ve Bunun Bolgesel Tektonik
  95. Hareketlerle İlişkisi”, MTA Dergisi, Cilt 128,
  96. 47, 2004.
  97. Yiğitbaş¸ E, Elmas A, Sefunç. A ve Özer, N.,
  98. “Major Neotectonic Features of Eastern
  99. Marmara Region, Turkey: Development of the
  100. Adapazarı–Karasu Corridor and Its Tectonic
  101. Significance”, Geological Journal, Cilt 39, 179-, 2004.
  102. Şengör, A.M.C, Görür, N. ve Şaroğlu, F.,
  103. “Strike-Slip Faulting and Related Basin
  104. Formation in Zones of Tectonic Escape: Turkey
  105. as a Case Study”, Strike-slip Deformation,
  106. Basin Formation and Sedimentation da.
  107. Economical Paleontology and Mineralogy
  108. Special Publication, Editörler: Biddle, K.T.,
  109. Blick, N.C., Cilt 37, 227-264, 1985.
  110. Varnes, D.J., “Slope Movements, Type and
  111. Processes”, Landslide Analysis and Control,
  112. Transportation Research Board, National
  113. Academy Sciences Special report 176, Editörler:
  114. Schuster, R.L., Krizek, R.J., Washington, DC,
  115. 33, 1978.
  116. WP/WLI, International Geotechnical societies’
  117. UNESCO Working Party on World Landslide
  118. Inventory: “A Suggested Method for Describing
  119. the Activity of a Landslide”, Bulletin of the
  120. International Association of Engineering
  121. Geology, Cilt 47, 53–57, 1993.
  122. Moore, I.D., Grayson, R.B. ve Ladson, A.R.,
  123. “Digital Terrain Modeling: A Review of
  124. Hydrological, Geomorphological and Biological
  125. Applications”, Hydrological Processes, Cilt 13,
  126. , 305– 320, 1991.
  127. Lee, S. ve Min, K., “Statistical Analysis of
  128. Landslide Susceptibility at Yongin, Korea”,
  129. Environmental Geology, Cilt 40, 1095-1113,