Sıkıştırılabilir Algılama ile Verimli Dalga Taşması Ölçümleri için Hesaplamalı İstatiksel Analizler - Alan, Ali Rıza; Bayındır, Cihan (Fırat University, 2025)
Dalga taşması (wave overtopping) ve yıkamasının (overwash) analizi, kıyı yapıları ve bölgelerine gelebilecek zararı önlemek için esastır. Bu konu hakkında literatürde günümüz araştırmalarına ışık tutan birçok çalışma bulunmaktadır. Dalga taşması ve yıkaması modelleme yöntemleri, esas olarak taşma parametrelerinin temel girdiler olarak tahmin edilmesine ve üretilmesine dayanmaktadır. Kullanılan mevcut yöntemler büyük alan verilerinin değerlendirilmesi için yetersiz ve verimsizdir. Bu verilerin etkili algılama teknikleriyle kaydedilmesi ve analiz edilmesi, kıyı afetlerinin felaket sonuçlarının gözlenmesi, değerlendirilmesi ve önlenmesi için esas teşkil etmektedir. Bu amaçla, yeni algoritmalar geliştirilmeli, uygulanmalı ve test edilmelidir. Sıkıştırılabilir algılama (SA) (Compressive sensing (CS)) tekniği, kesin bir geri çatma gerçekleştirirken çok daha az ölçüm kullandığından klasik algılama yaklaşımlarından çok daha verimlidir. Bu makalede, kıyı alanları için dalga tırmanması (wave runup), taşması ve yıkamasının tahmini ve analizi için SA’nın olası kullanımı araştırılmıştır. Hesaplamalı ve kuramsal tekniklerle oluşturulan dalga taşması ve yıkaması zaman serisi veri kümelerini kullanarak, SA’nın kıyı alanlarında dalga taşması ve yıkamasının ölçülmesi, tahmini ve analizi için güçlü bir araç olarak kullanılabileceği ve kıyı yapılarının sağlığının izlenmesinde kritik bir araç olabileceği gösterilmiştir. Sonuçlarımız tartışılmış ve bunların önemi ile olası kullanım alanları hakkında yorumlar yapılmıştır.

It is crucial to analyze wave overtopping and overwash in order to protect coastal areas and infrastructure. The literature has a large number of studies that provide insight into the state of this field’s study. The estimation and generation of overtopping parameters as fundamental inputs form the basis of wave overtopping and overwash modeling techniques. The current methods used are inadequate and inefficient for the evaluation of large-area data. Effective sensing techniques must be used to record and analyze these data in order to observe, assess, and avert the devastating effects of coastal disasters. New algorithms should be created, performed, and tested for this reason. Compressive sensing (CS) technique is much more efficient than classical sensing approaches since it uses much fewer measurements while performing a precise reconstruction. This work examines the potential application of the CS for the practical prediction and evaluation of wave runup, overtopping, and overwash in coastal locations. Utilizing wave overtopping and overwash time series datasets generated with computational and theoretical techniques, it is demonstrated that how CS may be applied as a potent tool for structural health monitoring and forecasting, examination, and assessment of wave overtopping and overwash in coastal regions. Our results are discussed and comments on their significance and possible applications are made.
Computational Statistical Analyses for Efficient Wave Inundation Measurements with Compressive Sensing
Keywords: Machine Learning (Other); Makine Öğrenme (Diğer)