| Yazarlar |
Saide Eda Gül
|
Doç. Dr. Seçil KARATAY
Kastamonu Üniversitesi, Türkiye |
|
Feza Arıkan
Hacettepe Üniversitesi, Türkiye |
| Özet |
| In this study, disturbances in the ionosphere during periods of geomagnetic activity and seismic activity are classified with the Long Short Term Memory algorithm, one of the Deep Learning algorithms. It is observed that the classification Accuracy is at least 84% in the classification of five earthquake and five disturbance days based on the Total Electron Content data input. |
| Anahtar Kelimeler |
| Deep Learning | ionospheric disturbances | Long Short Term Memory | Total Electron Content |
| Bildiri Türü | Tebliğ/Bildiri |
| Bildiri Alt Türü | Tam Metin Olarak Yayımlanan Tebliğ (Ulusal Kongre/Sempozyum) |
| Bildiri Niteliği | Alanında Hakemli Ulusal Kongre/Sempozyum |
| Bildiri Dili | Türkçe |
| Kongre Adı | 32nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) |
| Kongre Tarihi | 15-05-2024 / 18-05-2024 |
| Basıldığı Ülke | |
| Basıldığı Şehir | Mersin |
| Atıf Sayıları |
