Araştırma, özellikle Los Angeles bölgesinde, yüksek doğruluk oranı sunan bir tahmin modeli oluşturmak için çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını test etti. Ekip, verilerin analizinde en başarılı sonuçları XGBoost algoritmasıyla elde etti.
Çalışmada, deprem büyüklüğünü etkileyebilecek çeşitli faktörler göz önüne alınarak bir veri seti oluşturuldu. Deprem sıklığı, bölgenin yeraltı yapısı ve geçmişteki en büyük depremin büyüklüğü gibi parametreler analiz edildi. Ayrıca, deprem büyüklüklerini tahmin etmede kritik bir veri olan Gutenberg-Richter b-değeri de hesaplanarak modelin doğruluğu artırılmaya çalışıldı.
Yayınlanan makalede, dünyanın 'depreme en yatkın bölgelerinden' biri olan Kuzey Anadolu Fayı'na yakın bir şehir olan İstanbul'da yüzde 91,65'lik bir doğruluk oranı edildiği açıklanırken, geliştiren çalışmalarda San Diego için yüzde 98,53'lük bir doğruluk oranı elde edildiği ifade edildi.
Yorumlar (0)