Akademik Veri Yönetim Sistemi
Rahva Journal of Technical and Social Studies, cilt.4, sa.2, ss.11-26, 2024 (Hakemli Dergi)
İstanbul'un coğrafi konumu onu aktif fay hatları üzerinde konumlandırmakta ve deprem tehlikesiyle karşı karşıya bırakmaktadır. Tarihte görüldüğü üzere, 1509 yılında meydana gelen deprem “Kıyamet-i Suğra” olarak bilinmektedir. Bu depremde 4000 ila 13000 kişi ölmüş, 10000'den fazla kişi yaralanmış ve Osmanlı İmparatorluğu'nun başkenti Konstantinopolis'te yaklaşık 1070 ev yıkılmıştır. Daha yakın bir tarihte, 1999 Kocaeli depreminde İstanbul'da çok sayıda yapı hasar görmüş ve çok sayıda insan hayatını kaybetmiştir. Bu çalışma, Büyük İstanbul Depremi'ndeki olası can kaybını değerlendirmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanmaktadır. Tahminlere göre, deprem sırasında en fazla can kaybının hangi bölgelerde yaşanacağının belirlenmesi, bu bölgelerde önceden önlem alınması, olası İstanbul depremi için risk yönetim planlarının oluşturulması ve acil durum taktiklerinin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada Rastgele Orman Regresyonu (RF), Doğrusal Regresyon (LR), Aşırı Gradyan Artırma (XGBoost), Destek Vektör Makinesi (SVM), Karar Ağacı Regresyonu (DT), Ekstra Ağaçlar (ET), Kategorik Artırma (CatBoost) ve Kısıtlı Aşırı Öğrenme Makinesi (CELM) gibi tahmin modelleri kullanılmış ve aralarındaki ilişkiler incelenmiştir. LR modelinin kullanılan diğer modellere kıyasla daha etkin olduğu gözlemlenmiştir. mRMR, Boruta ve Karşılıklı Bilgi (MI) yöntemleri özelliklerin daha verimli seçilmesi için kullanılmıştır. Karar mekanizmalarını aydınlatmak için Açıklanabilir Yapay Zeka olarak Shapley Toplamalı Açıklamalar (SHAP) analizi kullanılmıştır.
Istanbul's geographical location places it on active fault lines and exposes it to earthquake hazards. As seen in history, the earthquake that occurred in 1509 is known as “Kıyamet-i Suğra”. This earthquake killed between 4000 and 13000 people, injured more than 10000 and destroyed around 1070 houses in Constantinople, the capital of the Ottoman Empire. More recently, in the 1999 Kocaeli earthquake, many buildings in Istanbul were damaged and many people lost their lives. This study uses machine learning techniques to assess the potential loss of life in the Great Istanbul Earthquake. According to the predictions, it is aimed to determine which regions will have the highest loss of life during the earthquake, to take precautions in these regions in advance, to create risk management plans for the possible Istanbul earthquake and to develop emergency tactics. Forecasting models such as Random Forest Regression (RF), Linear Regression (LR), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree Regression (DT), Extra Trees (ET), Categorical Boosting (CatBoost) and Constrained Extreme Learning Machine (CELM) were used in the study and the relationships between them were examined. The LR model was found to be more efficient than the other models used. mRMR, Boruta and Mutual Information (MI) methods were used to select features more efficiently. Shapley as Explainable Artificial Intelligence to elucidate decision mechanisms