ELASTİK DAVRANIŞ SPEKTRUMUNUN YAPAY SİNİR AĞI YAKLAŞIMI İLE TAHMİNİ

Benzer belgeler
WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Sistem Dinamiği ve Modellemesi

YAPILARIN DEPREME DAYANIKLILIĞININ DEĞERLENDİRİLMESİ İÇİN MOBİL DENETİM SİSTEMİ

Ele Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)

[ ]{} []{} []{} [ ]{} g

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİR BİLİŞSEL SÜREÇ OLARAK DAVRANIŞ SEÇMENİN DİNAMİK MODELİ. Özkan Karabacak Neslihan Şengör

DENEY 3. HOOKE YASASI. Amaç:

0-1 TAMSAYILI DOĞRUSAL OLMAYAN MATEMATĠKSEL MODELLERĠN UYGUN ÇÖZÜM TEMELLĠ GENĠġLETĠLMĠġ SUBGRADĠENT ALGORĠTMASI ĠLE ÇÖZÜLMESĠ

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül

Bandırma rüzgar enerjisi potansiyelinin araştırılması ve seçilen rüzgar türbinlerinin ekonomik analizi

YAPAY SİNİR AĞI DESTEKLİ KALMAN FİLTRESİ YARDIMIYLA HEDEF İZLEME. Tarkan SANCAKDAR. Enstitü No:

Elektrik&Elektronik Müh. Böl. İşaret İşleme Uygulamaları Deney 2

Gibi faktörlerin alt kümlerindeki kritik faktörler (mali ve operasyonel) dikkate alınarak her bir yöntem için ayrı ayrı olmak üzere ;

TÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)

Uç Değer Tabanlı Modelleme ile Belirsiz Kompozit Bir Plakanın Deneysel Titreşim Cevap Sınırlarının Tahmin Edilmesi

GENEL YÜK VEKTÖRLERİ İLE ÇOK MODLU İTME ANALİZİ (GENEL İTME ANALİZİ)

PERDE ÇERÇEVELERDEN OLUŞAN YAPILARIN SÜREKLİ SİSTEM MODELİNE GÖRE PERİYOTLARININ TAYİNİ

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

Kuvvet kavramı TEMAS KUVVETLERİ KUVVET KAVRAMI. Fiziksel temas sonucu ortaya çıkarlar BÖLÜM 5 HAREKET KANUNLARI

D( 4 6 % ) "5 2 ( 0* % 09 ) "5 2

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI

KABLOSUZ İLETİŞİM

biliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

tanımlanabilir. Bu nedenle olasılık konusu küme teorisini bir araç olarak kullanmaktadır.

Sisteme gire aışaı eerjisi; ieti, potasiyel, aış eerjileri ile i eerjii toplamıda oluşmata olup, Q m& g m& Z g Z z0 ref. E g E + E p + u+ E A + gz +u+

BÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir.

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

BETONARME ÇERÇEVELERİN DEPREM HESABINDA TASARIM İVME SPEKTRUMU UYUMLU DİNAMİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Yalıtımlı Duvarlarda Isı Geçişinin Kararlı Periyodik Durum için Analizi

YAPILARIN SÜREKLİ SİSTEM MODELİNDE P-DELTA ETKİSİ DİKKATE ALINARAK İLERİ MODLARIN KATKISININ İNCELENMESİ

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve

İKİ ÖLÇÜTLÜ BEKLEMESİZ AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM GECİKME

SÜREKLİ SİSTEM YAPI MODELLERİNDE İLERİ MODLARIN KATKISININ İNCELENMESİ

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

SEYİTÖMER VE ÇAYIRHAN UÇUCU KÜLLERİNİN PORTLAND ÇİMENTOSU-UÇUCU KÜL(PÇ-UK) HAMURUNUN PRİZ BAŞLAMA VE SONU SÜRELERİNE ETKİSİ ÖZET

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

KONTROL SİSTEMLERİ YIL İÇİ UYGULAMA. Problem No

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DİKGEN FREKANS BÖLÜŞÜMLÜ ÇOĞULLAMA (OFDM) SİSTEMLERİNDE SENKRONİZASYON TEKNİKLERİ

Gayrimenkul Değerleme Esasları Dönem Deneme Sınavı I

İstatistiksel Proses Kontrol - Seminer Notları -

6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine

Aralığın İç Noktasında Süreksizliğe Sahip Dirac Operatörünün Spektral Özellikleri

Tek Bir Sistem için Çıktı Analizi

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY

TABAKALI KOMPOZİT PLAKLARIN SERBEST TİTREŞİM ANALİZİNDE KALINLIĞIN VE ANİZOTROPİNİN ETKİSİ

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

İşaret Geliş Açısı Kestirim Algoritmaları Estimation of Direction of Arrival Algorithms

VİNÇTE ÇELİK KONSTRÜKSİYON

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI

Biyometrik Sistemler ve El Tabanlı Biyometrik Tanıma Karakteristikleri

ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ

Yataklı vanalar (PN 16) VF 2-2 yollu vana, flanşlı VF 3-3 yollu vana, flanşlı

EN BÜYÜK YER İVMESİNİN TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANIMI

DEPREME DAYANIKLI YAPI TASARIMINDA GENEL ĐLKELER

ISO M. Görkem Erdoğan. Bu sunuya ve konunun pdf dosyasına adresinden erişilebilir.

Medikal Görüntüler İçin Sinyal İşleme Metotlarını Kullanan İçerik Tabanlı Bir Görüntü Erişim Sistemi

SEZGİSEL BULANIK CHOQUET İNTEGRAL OPERATÖRÜ YARDIMI İLE OPTİMAL ÜRETİM FAKTÖR SEÇİMİ

Ki- kare Bağımsızlık Testi

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

YAPISAL ELEMANLARIN TİTREŞİM FREKANSLARININ ANALİZİ İÇİN ÜÇ BOYUTLU TIMOSHENKO KİRİŞ ELEMANI

MAK341 MAKİNA ELEMANLARI I 2. Yarıyıl içi imtihanı 24/04/2012 Müddet: 90 dakika Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Hikmet Kocabas, Doç.Dr.

YENĐ BĐR ADAPTĐF FĐLTRELEME YÖNTEMĐ: HĐBRĐD GS-NLMS ALGORĐTMASI

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa

Bir Sınıf Jacobi Matrisi İçin Özdeğer Problemi 1

HOŞGELDİNİZ Mustafa ERGÜN Şevket ATEŞ

Malzeme Bağıyla Konstrüksiyon

İstatistik ve Olasılık

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

TDY 2007 YE GÖRE DEPREM ELASTİK TASARIM İVME SPEKTRUMU

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

Hızlı Ağırlık Belirleme İçin Yük Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

3. TEKNE FORM PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİ

v = ise v ye spacelike vektör,

Öğretim Üyesi. Topoğrafya İnşaat Mühendisliği

Obje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi

ITAP Fizik Olimpiyat Okulu Noktasal Cismin Titreşimi: Olimpiyat Deneme Sınavı_III 17 Mart Mart 2014

DENEY 4 Birinci Dereceden Sistem

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi

Titreşim Hareketi Periyodik hareket

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA

İstatistik ve Olasılık

Aşınmadan aynalanan hasar, gelişmiş ülelerde gayri safi milli hasılanın % 1-4 ü arasında maliyete sebep olmata ve bu maliyetin % 36 sını abrasiv aşınm

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Transkript:

ELASTİK DAVRANIŞ SPEKTRUMUNUN YAPAY SİNİR AĞI YAKLAŞIMI İLE TAHMİNİ ÖZET: E.Ç. Kademir-Mazaoğlu 1 ve Ç. Kademir-Çavaş 1 Yardımcı Doçet, İşaat Müh. Bölümü, Uşa Üiversitesi Doçet, Bilgisayar Bil. Bölümü, Douz Eylül Üiversitesi,Tıaztepe Kampüsü Email: elif.ademir@usa.edu.tr Davraış spetrumu, bir deprem yüü etisi altıda, te serbestli dereceli sistemi doğal freasıa arşılı gele masimum davraış büyülüğüü ( yer değiştirme, hız ve ivme) ifade ede ullaışlı grafilerdir. Bu çalışmada Düzce depremii ivme ayıtları ullaılara, te serbestli dereceli sistemi zama taım alaıda ümeri itegrasyou ile masimum cevapları hesaplamış ve davraış spetrumları elde edilmiştir. Nümeri itegrasyo metodu olara merezi farlar yötemi ullaılmıştır. İleri-beslemeli Leveberg-Marquardt geri yayılım öğreme algoritması ullaılara, her bir ivme aydı içi hesaplamış spetrumları %70'i eğitim verisi, %15'i geçerlili, %15'i de test verisi olara rassal olara belirlemiştir. Model soucuda davraış spetrumlarıı elde edile tahmi değerleri ile hedef değerler arasıdai regresyo atsayısı istatistisel olara alamlı bulumuştur. Böylelile, öerile yapay siir ağı yötemiyle, farlı doğal freaslara sahip sistemleri ivme ayıtları altıdai davraışıı zama taım alaıda belirlemesi içi gereli ola ümeri itagrasyo metoduda açıara, zama ve iş yoğuluğuu ortada aldırma mümü hale gelmiştir. ANAHTAR KELİMELER: Davraış spetrumu, ileri-beslemeli Leveberg-Marquardt geri yayılım algoritması, merezi farlar yötemi. 1. GİRİŞ Davraış spetrumları deprem mühedisliğide öemli yer tutmatadır. Sismi dizay stadartlarıda, yapıları arşılayacağı dizay yüleri, davraış spetrumlarıa göre belirlemetedir. Doğrusal elasti davraış spetrumu, yapıı elasti sıırlar içide hareet ettiği varsayılara çizile bir grafitir. Bir deprem ivmesi altıda, te serbestli dereceli sistemi çeşitli doğal periyot ya da freas değerlerie arşılı gele e büyü cevap değeri çizilere elde edilir. Periyodu değişmesi, ütle ve riitlitei değişimi ifade eder. Cevap değerleri de ivme, hız ve yer değiştirme olabilmetedir. So zamalarda deprem spetrumları ile ilgili olara yapay siir ağları yötemleri ullaılmaya başlamış olu literatürde ouyla ilgili pe ço çalışma bulumatadır (Boorquez et al., 01; Guaydi et al., 008; Lee et al., 00; Alcatara et al., 008) Yapay siir ağları (YSA) doğrusal olmaya problemleri çözümü amacıyla beyidei siir hücrelerii işlevi talit edilere öerile öğreme-tabalı bir teitir. Literatürde sııflama, örütü taıma, tahmileme, otrol uygulamaları, ümeleme, optimizasyo vb. problemler içi zama tasarruflu güçlü çözüm modelleri bulumatadır. Çalışmada ileri-besleme geri yayılım algoritması ullaılara, e yüse ivme değerlerii, e yüse yer değiştirme ve periyot değerleri ullaılara YSA ile tahmii yapılmış ve böylece bir test çalışması gerçeleştirilmiştir. E olara, spetral yer değiştirme, yalacı ivme ve periyot değerleri de ullaılara istasyoları faya ola mesafeleri YSA ile tahmi edilmiştir.

1.1. Elasti Davraış Spetrumuu Elde Edilmesi Yer değiştirme e büyü değerie ulaştığı ada ivme, açısal freası aresiyle spetral yer değiştirmei çarpımıa eşittir. Bu ivme değeri yalacı ivme olara adladırılmata olu her bir periyot içi yalacı ivme değerlerii göstere spetruma da yalacı ivme spetrumu (pseudo acceleratio spectra) deir. Delem (1) de biaı ütlesi m, söüm atsayısı c, riitliği ile gösterilmetedir. x(t), x(t), x(t) ise sırasıyla biaı her bir t aıdai ivme, hız ve yer değiştirme cevabı olup x g (t) depremi ivme aydıdır. Bu diami eşitli merezi farlar yötemi ullaılara (Chopra, 1995) çözümlemiş ve yer değiştirmeler elde edilmiştir. + + = ( ) (1) Yer değiştirmei e büyü değeri aldığı adai ivme; formülü ile hesaplaır. 1.. Yapay Siir Ağları max (t) = max () Yapay siir ağları (YSA), beyide bulua siir hücreside esileere öerilmiş bir yötemdir. Bir siir hücresi diğer adıyla öro Şeil 1'de verildiği gibi, bilgiyi ala dedrid, gele bilgii diğer örolara atarımıı sağlaya siaps, bilgii geçiş yolu asoda oluşmatadır. Böylelile, öroa verile bir siyal, birço biyoloi örou bir araya gelmesiyle bilgiye döüşmetedir. Şeil 1. Siir hücresi (http://www.bilgiustam.com/beyi-sirlari/, 0.08.015) Sözü edile biyoloi sistem, yapay olara düşüüldüğüde Şeil 'dei yapı ortaya çımatadır. Şeil. Yapay öro modeli Şeil 'de, girdiler ağırlıladırılara et girdi oluşturulur ve et girdi ativasyo fosiyou aracılığıyla eşi değerde yüse değere sahip çıtı değere döüşmetedir. Eğer eşi değeri aşaca büyülüte çıtı elde edilmediğide ağırlılar gücelleere yei bir et girdi elde edilere ativasyo fosiyoua dahil edilir ve çıtı eşi değeride büyü olaa adar iterasyo terar edilir. Bu süreç ağı eğitimi olara adladırılır. Verile

bu model, YSA'ı e temel modelidir. Çalışmamızda YSA'ı ileri-beslemeli geri yayılım algoritmasıa değiilecetir. 1.3. İleri-Beslemeli Geri Yayılım Algoritması Te atmalı modelleri doğrusal olmaya problemler içi yetersiz olması edeiyle ço atmalı ağlar öerilmetedir. Şeil 3'de ço atmalı ileri-beslemeli modeli yapısı verilmetedir. Şeil 3. Ço atmalı ileri-beslemeli YSA modeli Katmalar sırasıyla, girdilerde oluşa girdi atmaı, girdileri öemli özellilerii ayıra gizli atma, çıtıları oluştuğu çıtı atmaı olara adladırılmatadır. Ağı eğitimi aşamasıda girdi verileri üzeride ağı hatası oluştuğuda, ağırlıları değişimi zorlaşmatadır. Bu soruu ortada aldırma içi geri yayılım algoritması ullaılmatadır. İleri-beslemeli geri yayılım algoritması p. girdi örou içi aşağıdai gibi verilmetedir, 1. p. girdii i. düğümü verisi x p, i olsu.. Gizli atmadai. düğümü NET girdisi et w (1) (1,0),i i (1,0) w i x 0, i, i. girdi atmaı ile. gizli atma arasıdai ağırlı değeri olsu. 3. Gizli atmaı. düğümüe ait çıtı i 0 (1) (1,0) (1) x w, i x, burada ativasyo fosiyoudur. 4. Çıtı atmaıdai. düğümü NET girdisi () (,1) (1) (,1) et w x olara ifade edilir. Burada w. gizli atma düğümü ile. çıtı atmaı, düğümü arasıdai ağırlıtır. 5. Çıtı atmaıı. düğümüü çıtısı (,1) (1) y w, x olara belirtilir. Burada ativasyo fosiyouu ifade eder. 6. So olara, hata aresi, d y olara hesaplaır. Burada d p, ve y p, değeridir., sırasıyla belee ve hesaplaa çıtı

Bu algoritmaı temel amacı, aşağıda verile hesaplamatır. E p E p hatasıı e üçüleme içi e uygu ağırlıları Gradiet desced algoritması ile, girdi ve gizli atma arasıdai ağırlılar, (1,0) E w, i (1,0) w, i gizli ve çıtı atmaları arasıdai ağırlılar (,1) E w, (,1) w, ile gücellemetedir (Mehrotra et al., 000).. BULGULAR Çalışmada Tablo 1 de görüle istasyolarda ölçülmüş Duzce depremi (1 Kasım 1999, Mw7.) ivme ayıtları ullaılmıştır. Bu veriler PEER Strog Groud Motio Database de elde edilmiştir. Tablo 1. İvme ayıtlarıı alıdığı istasyolar İstasyo Bileşe PGA (g) Fay mesafesi (m) Lamot 375 Kuzey 0.890 3.9 Lamot 1059 Kuzey 0.15 4. Bolu Kuzey 0.739 1 Lamot 531 Kuzey 0.160 8 Lamot 1061 Kuzey 0.101 11.5 IRIGM 496 Kuzey-Güey 1.031 3 IRIGM 487 Kuzey-Güey 0.303 IRIGM 498 Kuzey-Güey 0.396 3 Düzce IRIGM 496 istasyouda elde edile ivme ayıtları altıda, periyodu 0.5 s ve söüm oraı %5 ola bir te serbestli dereceli bir sistemi yer değiştirme cevapları merezi farlar ümeri itegrasyou ile hesaplamış ve yer değiştirme-zama grafiği Şeil 4 dei gibi elde edilmiştir.

0.04 Yer değiştirme (m) 0.0 0-0.0 x max = 0.036 m = 0.5 = %5-0.04 0 5 10 15 0 5 30 35 Zama (s) Şeil 4. T=0.5 s içi yer değiştirme zama grafiği (1999 Duzce IRIGM 496 ivme aydı) Spetral yer değiştirme, SD (m) 0.8 0.6 0.4 0. T = 0.5 s SD= 0.036 m 0 0 1 3 4 5 6 7 8 Periyot, T (s) Şeil 5. Yer değiştirme spetrumu, SD (1999 Duzce IRIGM 496 ivme aydı) Şeil 5, ayı arateristi özellilere sahip te serbestli dereceli sistemi yer değiştirme spetrumuu göstermetedir. Görüldüğü üzere Şeil 1 de 0.5 s periyodu ola bir sistem içi e büyü yer değiştirme mitarı 0.036 m dir. Spetral yer değiştirmeye de batığımızda 0.5 s ye arşılı gele yer değiştirmei de 0.036 m olduğu görülmetedir. Yer değiştirme spetrumları yapıda oluşa masimum yer değiştirmeleri ifade etmetedir. Böylelile yapıda oluşa iç uvvetleri belirlemede de ullaılabilirler. Spetral yer değiştirme değerleride elde edile yalacı ivme spetrumu da Şeil 6 da gösterilmiştir. Böylelile farlı periyoda sahip sistemleri, belirlemiş deprem yüü altıda vereceleri masimum cevap gözleebilmetedir. Souçlar söüm oraı ξ = %5 içi elde edilmiştir. Şeil 6 (a) da IRIGM 469 içi yalacı ivme spetrumu çizilmiştir. Şeil 6 (b), ele alıa tüm istasyoları yalacı ivme spetrumlarıı göstermetedir. Değişi söüm oraıa sahip sistemler içi aalizler terar edilere farlı söüm oraıa göre spetrumlar çizilebilir.

4.5 6 Duzce496 - s Yalacı spetral ivme, PSA (g) 4 3.5 3.5 1.5 1 T = 0.5 s PSA= 0.58 g PSA/PGA 5 4 3 1 375 - bol0 Duzce487 - s 1059 - Duzce498 - s 531-1061 - 0.5 0 0 1 3 4 5 6 7 8 Periyot, T (s) (a) 0 0 1 3 4 5 6 7 8 Periyot (s) (b) Şeil 6. Yalacı ivme spetrumu, PSA (a) 1999 Duzce IRIGM 496 ivme aydı (b) Tablo 1 dei tüm istasyoları ivme ayıtları) Oluşturula YSA modeli ile spetral yer değiştirme değerleride yalacı ivmeler elde edilmiştir. Gizli atmadai öro sayısı deeme-yaılma yoluyla 0 olara alımıştır. Performas değerleri Tablo dei gibi elde edilmiştir. Fay mesafesi sııfladırması içi, YSA modelii oluşturure yie %70 eğitim, %15 geçerlili ve %15'i test verisi olara ele alımıştır. Girdiyi oluştura parametreler periyot, spetral ivme ve yalacı yer değiştirmedir. Ağı topoloisi bir öcei modeldei gibi hazırlamıştır. Gizli atmadai öro sayısı deeme-yaılma yoluyla 0 olara alımıştır. Çalışma soucu test verileride regresyo atsayısı %97 bulumuştur. Bu uygulamada ile herhagi bir depremi spetrum değerleri ullaılara, ivme ayıtlarıı ölçüldüğü istasyou fay mesafesi bir aralı olara belirleebilmetedir. 3. SONUÇLAR Elasti davraış spetrumları, deprem etisi altıda, yapıları e büyü davraış cevaplarıı göstere grafilerdir. Bu edele deprem mühedisliğide ve depreme dayaılı yapı tasarımıda öemli yer tutmatadırlar. Bu çalışmada, spetral yer değiştirmelerde, yalacı ivme spetrumları yapay siir ağları ullaılara elde edilmiş ve yötemi doğruluğu ispatlamıştır. Daha sorai aşamada başa bir yapay siir ağları modeli urulmuş ve bu modelde yapıı periyodu, spetral yer değiştirme ve yalacı ivme spetrumları girdi, deprem istasyouu faya ola mesafesi çıtı olara ele alımıştır. Souçlar göstermiştir i, depremi yeri, deprem ivme ayıtları ullaılara elde edile spetrumlarda, yapay siir ağları yötemi ullaılara elde edilebilmetedir.

Lamot 375 Lamot 1059 Bolu Lamot 531 Lamot 1061 IRIGM 496 IRIGM 487 IRIGM 498 Tablo. YSA performas souçları Veri türü Öre sayısı Hata (%) Regresyo atsayısı (R) Eğitim 170 0.10 0.985 Geçerlili 465 0.0 0.985 Test 465 0.09 0.989 Eğitim 170 0.007 0.976 Geçerlili 465 0.001 0.994 Test 465 0.000 0.996 Eğitim 170 0.00 0.999 Geçerlili 465 0.000 0.999 Test 465 0.01 0.999 Eğitim 170 0.003 0.994 Geçerlili 465 0.000 0.998 Test 465 0.001 0.998 Eğitim 170 0.00 0.994 Geçerlili 465 0.001 0.995 Test 465 0.003 0.990 Eğitim 170 0.05 0.996 Geçerlili 465 0.04 0.996 Test 465 0.04 0.997 Eğitim 170 0.0 0.988 Geçerlili 465 0.04 0.998 Test 465 0.05 0.997 Eğitim 170 0.05 0.979 Geçerlili 465 0.0 0.998 Test 465 0.06 0.996 KAYNAKLAR Boorquez, E., Boorquez, J., Ruiz, S.E. ve Reyes-Salazar, A. (01). Predictio of Ielastic Respose Spectra Usig Artificial Neural Networs. Mathematical Problems i Egieerig 01, 15 pages. Guaydi, K. ve Güaydi A. (008). Pea Groud Acceleratio Predictio by Artificial Neural Networs for Northwester Turey. Mathematical Problems i Egieerig 008, 0 pages. Lee, S.C. ve Ha S.W. (00). Neural-etwor-based models for geeratig artificial earthquaes ad respose spectra, Computers ad Structures 80, 167-1638. Alcatara, L., Ovado, E., Macias, M.A. ve Ruiz, A.L. (008). Strog groud motio duratio ad respose spectra usig artificial eural Networs. The 14th World Coferece o Earthquae Egieerig 008, Chia.

Mehrotra K., Moha C. K. ve Raa S. (000). Elemets of Artificial Neural Networ, MIT Press, USA. Chopra A.K. (1995). Dyamics of Structures, Pretice Hall, New Jersey.