Browsing by Author "Urcan, Hayrullah"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Article
    Comparative Analysis of TGAN and Other GAN Models for Synthetic Earthquake Data: A Case Study With Data From Türkiye
    (Springer, 2025) Urcan, Hayrullah; Cengil, Emine; Canayaz, Murat
    Early detection of earthquakes is very important to prevent possible loss of life and injuries. T & uuml;rkiye faces frequent earthquake disasters due to its geographical location. In order to predict the possible earthquake risk with artificial intelligence methods, data is required. This paper explores the potential of synthetic data generation, focusing on the data constraint in simulating earthquake data and further analyzing disaster scenarios. TGAN, CTGAN and CopulaGAN models are compared using real earthquake dataset obtained from Istanbul Metropolitan Municipality open data portal. The results show that the TGAN model achieves the highest performance in both statistical and structural metrics. TGAN produced results close to the real data in terms of mean (19.53 vs. 19.84) and cumulative total (27,269.58), and obtained the highest value (0.9022) in correlation analysis. Kolmogorov-Smirnov (KS) test and chi-squared (CS) test results showed that all models modeled discrete attributes better, while the logistic regression classifier TGAN performed moderately well in distinguishing real data from synthetic data. These findings reveal that the TGAN model is an effective tool in the synthetic generation of earthquake data and offers new perspectives in disaster management processes. As one of the first comprehensive comparisons of the potential of GAN models for synthetic generation of earthquake data, this study makes an innovative contribution to the literature in terms of both model selection guidelines and synthetic data applications.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Synthetic Data Generation With Competitive Generative Adversarial Networks (gan)
    (2022) Urcan, Hayrullah; Canayaz, Murat
    Çekişmeli üretici ağlar olarak adlandırılan üretici modeller, klasik derin ağ mimarilerinden farklı olarak, üretici ağlar (Ü) ve ayırt edici ağlar (A) olmak üzere iki farklı derin ağa sahiptir. Bu iki ağın çekişmesi ile öğrenme işlemi gerçekleştirilmektedir. ÇÜA modelleri, sentetik görüntülerin ve metinlerin oluşturulmasında büyük olanaklar sağlamıştır. Son birkaç yılda, geleneksel istatistiksel tekniklerin aksine veri dağılımlarını modelledikleri, büyük esneklik sundukları ve tablo halinde veri ürettikleri için ÇÜA'lar kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada tablo verilerinin modellenmesiyle ilgili olarak, TGAN, CTGAN ve CopulaGAN gibi çeşitli modellerini kullanılmaktadır. ÇÜA'lar sentetik veri üretimi için klasik yöntemlerden daha iyi sonuçlar göstermiştir. Spesifik olarak, modeller, bu yöntemin ihtiyaç duyduğu sınırlamalar ve gereksinimler göz önünde bulundurularak deprem veri setinin ÇÜA modelleri üzerinden eğitilmektedir. Üretilen sentetik veriler görsel, istatistiksel ve makine öğrenimi tabanlı olarak değerlendirilmektedir.