Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 11
Farklı İstatistiksel Dağılımlar ile Deprem Verilerinin Modellenmesi ve Performans Karşılaştırması
2019
Dergi:  
Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems
Yazar:  
Özet:

Bu çalışmada, deprem verilerinin modellemesinde daha önce kullanılmamış olan Nakagami dağılımının performansı, bilinen Genelleştirilmiş uç değer değer, Gumbel, Weibull dağılımları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma kriteri olarak belirleme katsayısı ve hata kareler ortalamasının karekökü ele alınmıştır. Deprem büyüklüğü verileri ayrı ayrı incelenerek her bir yıl için maksimum deprem büyüklükleri elde edilmiş ve blok maksima (yıllık maksimumlar) veri seti belirlenmiştir. Çalışmada uç değer teorisi ile kısa periyotlarda elde edilen veriler göz önünde bulundurularak, uzun periyotlarda deprem olma olasılıkları elde edilmiştir. Deprem verilerine uydurulan dağılımların parametre tahminleri ve bu parametre tahminlerinin varyans-kovaryans matrisleri belirlenmiştir. Belirleme katsayısı ve hata kareler ortalamasının karekökü değerlerine göre, deprem verilerinin modellemesinde Nakagami dağılımının da bilinen diğer dağılımlar kadar başarılı olduğu görülmüştür. Diğer yandan Gumbel dağılımının gözlenen deprem verilerine uyumu ortaya çıkarılarak bu dağılıma dayalı tekrarlama seviyeleri tahmin edilmiştir. Böylece, önümüzdeki 10 yıl içinde 5.1 şiddetinde deprem olma olasılığının % 10 olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Modelling and Performance Comparison Of Siesmic Data With Different Statistical Distributions
2019
Yazar:  
Özet:

In this study, the performance of Nakagami distribution which is previously not used in the model of siesmic data is compared with known Generalized extreme value, Gumbel, Weibull distributions. The comparison criterion is the coefficient of determination and root mean square error. The siesmic magnitude data are analyzed separately and maximum siesmic magnitudes are obtained for each year and also block maxima (annual maximums) data set is determined. Considering the data obtained in the short periods with extreme value theory in the study, long-term probability of an earthquake has been obtained. Parameter estimations of the distributions fitted to the siesmic data and the variance-covariance matrices of these parameter estimates were determined. According to the coefficient of determination and root mean square error, it is determined that Nakagami distribution is also as successful as other known distributions in the modelling of siesmic data. On the other hand; the fitting to the observed siesmic data of the Gumbel distribution is revealed and return levels based on this distribution is estimated. Thus, the probability of having an earthquake of 5.1 is determined as 10% in the next 10 years.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler






Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 388
Atıf : 850
2023 Impact/Etki : 0.067
Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems