img
img
2023 Kahramanmaraş Depremleri Sırasında Oluşan İyonküre Bozulmalarının Rastgele Ormanlar Algoritması Kullanılarak Tespiti   
Yazarlar (5)
Arş. Gör. Makbule Hilal MÜTEVELLİ ÖNCÜL Arş. Gör. Makbule Hilal MÜTEVELLİ ÖNCÜL
Türkiye
Arş. Gör. Nazlıcan GENGEÇ ZORKUN Arş. Gör. Nazlıcan GENGEÇ ZORKUN
Türkiye
Doç. Dr. Seçil KARATAY Doç. Dr. Seçil KARATAY
Kastamonu Üniversitesi, Türkiye
Dr. Öğr. Üyesi Faruk ERKEN Dr. Öğr. Üyesi Faruk ERKEN
Kastamonu Üniversitesi, Türkiye
Feza Arıkan
Türkiye
Devamını Göster
Özet
In this study, a new approach based on Random Forest algorithm is presented for the detection of earthquake precursors in the ionosphere. Total Electron Content (TEC) data estimated from TUSAGA-Active stations belonging to three quiet and three disturbed days and the 2023 Kahramanmaraş earthquake period are used in the study. 9 different features derived from TEC data are used in the proposed model. Random Forest algorithm successfully has detected earthquake-related ionospheric disturbances with 95.45% Accuracy rate. It is observed that the model can also effectively distinguish disturbances caused by solar activity and geomagnetic storms.
Anahtar Kelimeler
Ionospheric Earthquake Precursors | Machine Learning | Random Forests | TEC Disturbances
Bildiri Türü Tebliğ/Bildiri
Bildiri Alt Türü Tam Metin Olarak Yayınlanan Tebliğ (Uluslararası Kongre/Sempozyum)
Bildiri Niteliği Alanında Hakemli Uluslararası Kongre/Sempozyum
Bildiri Dili Türkçe
Kongre Adı 2025 33rd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)
Kongre Tarihi 25-06-2025 / 28-06-2025
Basıldığı Ülke Türkiye
Basıldığı Şehir İstanbul