| Yazarlar (4) |
Arş. Gör. Ali ÇINAR
Kastamonu Üniversitesi, Türkiye |
Doç. Dr. Seçil KARATAY
Kastamonu Üniversitesi, Türkiye |
Cafer Budak
Türkiye |
Dr. Öğr. Üyesi Faruk ERKEN
Türkiye |
| Özet |
| Bu çalışmada, bir depremin iyonkürede meydana getirdiği öncül sinyallerin sınıflandırılmasıi için, K-En Yakın Komşular (KNN) algoritması, iyonküresel Toplam Elektron İçeriği (TEİ) verilerine uygulanmıştır. KNN algoritmasının, 24 deprem verisinin 22 tanesini doğru, 2 tanesi ise hatalı olarak sınıflandırdığı gözlenmiştir.Abstract: In this study, the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm is applied to ionospheric Total Electron Content (TEC) to classify the precursor signals due to an earthquake in the ionosphere. It is observed that the KNN algorithm classified 22 of 24 earthquake data as correct and 2 as incorrect. |
| Anahtar Kelimeler |
| Bildiri Türü | Tebliğ/Bildiri |
| Bildiri Alt Türü | Tam Metin Olarak Yayınlanan Tebliğ (Ulusal Kongre/Sempozyum) |
| Bildiri Niteliği | Alanında Hakemli Ulusal Kongre/Sempozyum |
| Bildiri Dili | Türkçe |
| Kongre Adı | X. URSI-TÜRKİYE 2021 BİLİMSEL KONGRESİ |
| Kongre Tarihi | 07-09-2021 / |
| Basıldığı Ülke | |
| Basıldığı Şehir |
