Esnek hesaplama yöntemlerinin jeodezide uygulamaları
Applications of soft computing methods in geodesy
- Tez No: 166674
- Danışmanlar: PROF.DR. TEVFİK AYAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 189
Özet
ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN JEODEZİDE UYGULAMALARI ÖZET Yapay sinir ağlan (YSA) ve bulanık çıkarım sistemleri (BÇS) gibi esnek hesaplama yöntemleri, birçok disiplin tarafından prediksiyon, kontrol, sınıflandırma vb. gibi problemlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin geçmişleri çok yakın olmakla beraber özellikle bilgisayar sistemleri ve hesaplama tekniklerindeki hızlı ilerlemelerle artan bir gelişme göstermişlerdir. YSA fikri insan beyninin işlem sürecinin taklit edilmesi isteğinden ortaya çıkmıştır. İnsan beyni çok karmaşık işlemleri görece kısa zamanlarda gerçekleştirip ilgili problem için sonuç bir çıktı üretebilmektedir. Beyin, sinir olarak adlandırılan ve birbirleri ile sinaptik bağlarla bağlanmış basit işlemci elemanlardan oluşur. YSA'larda beyindeki bu konfigürasyon yapay olarak tanımlanmış sinirler arasındaki söz konusu bağlantıların ağırlıklandırılması ile simüle edilmiştir. Ayrıca bu sinirler, sayılan problemin karmaşıklığına ve de YSA'nın parametrelerinin güncellenmesinde kullanılacak veri sayısına bağlı olarak değişebilen katmanlar üzerinde bulunmaktadır. YSA'larla ilgili ilk çalışmalardan bugüne birçok değişik YSA yapısı türü ve öğrenme algoritmalan geliştirilmiştir. Bulanık küme teorisi bilimsel topluluğa 1965'te tanınıtlmış ve o günden bugüne bir çok değişik bilim ve mühendislik dallarında yaygın olarak kullanılır olmuştur. Bulanık küme teorisine dayalı bulanık mantık, presizyon düşüklüğü, anlaşılmazlık, eksik bilgi vb. gibi belirsizliklerin bulunduğu problemlerin çözümü için klasik Boolean mantığına bir alternatif olmuştur. Bu tür belirsizlikler ölçmelerin ve gözlemlerin yapıldığı hemen hemen tüm gerçek dünyaya ilişkin süreçlerde bulunmaktadır. Bunlar çoğunlukla ölçme donanımlarındaki yetersizliklerden veya insan duyulanndaki ve sürecin bileşenleri hakkındaki bilgilerdeki eksikliklerden kaynaklanır. Klasik kümelerin aksine bulanık kümeler kullanıcıya, bir kümenin elemanının başka bir kümenin de ondalık bir üyelik derecesi ile elemanı olması anlamına gelen, kümeler arası keskin olmayan sınırlar tanımlama olanağı sunmaktadır. Bu akılcı bir düşüncedir çünkü, örneğin; derece biriminde sıcaklık değişkeni değişken uzayı olarak göz önüne alındığında, 15.1 °C değeri“SICAK”kümesine konulurken 14.9 °C değerinin“SOĞUK”kümesine konulması gerçekçi bir yaklaşım değildir. Bulanık kümeler yardımıyla, her iki 14.9 °C ve 15.1 °C değerleri SICAK, SOĞUK vb. gibi sözel etiketlerle temsil edilen kümeler içinde [0, 1] aralığında ondalık üyelik dereceleri (değerleri) ile yer alabilmektedir. Klasik kümelerde, bir eleman bir kümenin ya elemanıdır ya da değildir. 0 ve 1 üyelik dereceleri sırasıyla üye olmama ya da tam üyelik durumunu gösterir. Bulanık eğer-ise kurallanndan oluşan kural tabanlan kullanılarak çıkanm yapılması amacıyla BÇS'nin geliştirilmesi, bulanık küme ve bulanık mantık teorisini izlemiştir. Eğer-ise kurallan“Eğer öncül {koşul) İse soncul (sonuç)”şeklindeki sözel ifadelerdir. Daha sonra geliştiren kişinin adı ile anılan, Mamdani, Tsukamoto, Takagi-Sugeno (ya da basitçe Sugeno) tipi BÇS gibi çok sayıda değişik BÇS tipleri xıııgeliştirilmiştir. Bu BÇS arasındaki temel farklılık, soncul kısımdaki bulanık kümelerin türleri ve çıkarımın çıktısı olarak keskin sayısal değerler üretmek için yine soncul kısımda yapılan bulanık birleşim işlemlerindeki farklılıklardan kaynaklanmaktadır. Bu değişik BÇS arasında Sugeno tipi kontrollü öğrenmeye yatkınlığından dolayı avantajlıdır. Parametreleri öğrenme algoritmaları ile optimize edilen Sugeno tipi BÇS, özel olarak ANFIS (Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemleri) olarak adlandırılmaktadır. Bu tez çalışmasının içeriği aşağıdaki şekilde düzenlenmiştir: Bölüm l'de, esnek hesaplama teknikleri ve bu çalışmada yapılan jeodezik uygulamalar hakkında kısa bir tanıtım yapılmıştır. Bölüm 2'de, YSA ile modellemenin temelleri verilmiştir. Bunun için değişik YSA türleri tanıtılmıştır. Ancak ağırlık, kontrollü öğrenme algoritmaları ile ağ parametrelerinin optimizasyonu için girdi-çıktı veri çiftlerine gereksinim duyan çok katmanh-ileri-beslemeli (ÇKİB) YSA'lara verilmiştir. Ayrıca, sadece en yaygın olarak kullanılan öğrenme algoritmalarına detaylı olarak metin İçinde yer verilmiştir. Bölüm 3'te, literatürdeki belirsizlik kavramları ve değişik tipteki belirsizliklerin ele alınmasında kullanılan yöntemler özetlenmiştir. Ayrıca, bulanık mantık ve bulanık küme teorisi, bulanık küme işlemleri, BÇS ve değişik BÇS tipleri verilmiştir. Bulanık prediksiyon modelleri için hata yayılması formülleri türetilmiştir. ANFIS yapısı ve de ANFIS parametrelerin optimizasyonu için etkin bir hibrid (melez) öğrenme kuralı sunulmuştur. Bölüm 4'te, Yer Dönme Parametreleri (YDP)'nin kestirimi, gravite alanı modellemesi ve GPS/Nivelman Geoidi belirleme olmak üzere üç farklı jeodezik problem için YSA ve ANFIS uygulamaları yapılmıştır. YDP kestirim modeli için IERS (Uluslararası Yer Dönme Servisi)'nin yayınladığı C04 kutup hareketi bileşenleri (x, y) ve gün-uzunluğu-değişimi (LOD) zaman serileri kullanılmıştır. Bölgesel gravite alanı modellemesi için GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment) bazlı 120 derece ve mertebeye kadar hesaplanmış GGM01S (GRACE Gravite Modeli 01 Salt-uydu-çözümü) modeli jeopotansiyel katsayılarından 1.5°'lik en yüksek çözünürlük yan dalga boyu için düzgün gridler halinde geoid yüzeyi üzerinde hesaplanmış gravite anomali değerleri kullanılmıştır. Sonuç modellere ilişkin bazı doğruluk ölçütleri sunulmuş ve hem birbirleri ile hem de diğer yöntemlerden elde edilen sonuçların doğruluk kriterleri ile karşılaştınlmıştır. Ayrıca, jeodezide diğer bazı olası uygulama alanları özetlenmiştir. Bölüm 5'te, kullanılan yöntemlerin ve hesaplamalar süresince karşılaşılan sorunların özeti verilmiştir. Esnek hesaplama yöntemleri ile modellemede, sistematik hatalardan, aşın yaklaşımdan (eğitimden) vb. kaçınmak için bazı pratik ipuçlan açıklanmıştır. Sonuç YSA ve ANFIS parametreleri hakkında bir fikir vermek üzere Ekler bölümünde örnek olarak iki farklı uygulama için bu parametrelerin sayısal değerleri verilmiştir. Sayısal uygulama sonuçlan, her iki YSA ve BÇS'nin jeodezide, özellikle süreçlerin girdi-çıktı sistemleri olarak formülize edilebildiği uygulamalar için uygun yöntemler olduğunu göstermiştir. Esnek hesaplama tekniklerinin ayn ayrı ya da bütünleşik şekilde hibrid teknikler olarak jeodezik uygulamalarının yakın gelecekte artacağı sonucuna vanlmıştır. xıv
Özet (Çeviri)
APPLICATIONS OF SOFT COMPUTING METHODS IN GEODESY SUMMARY Soft computing methods such as artificial neural networks (ANNs) and fuzzy inference systems (FIS) have been widely used in various disciplines for prediction, control, classification issues etc. Though their background has been quite recent, they showed an increasing development, especially with the rapid improvement in computer systems as well as in computation techniques. The idea of ANN has come up from the demand of imitating the operation process of human brain. The human brain can do very complex operations in relatively short times and provides a final output for the problem in question. It consists of simple operational units that are called neurons connected to each other with synaptic connections. In ANNs, the same configuration is simulated by weighting the so- called connections between artificially representing neurons. Moreover, neurons are located in layers whose number may vary due to the complexity of the problem and the number of data to be used for updating the parameters of the ANN. Since the initial works on the ANNs, many different types of ANN structures as well as learning algorithms have been developed. Fuzzy set theory was introduced to scientific community in 1965 and became popular in many different scientific and engineering fields. The fuzzy logic based on the fuzzy set theory has been an alternative to classical Boolean logic for problems where uncertainties in means of imprecision, vagueness, imperfect knowledge etc. exist. These kinds of uncertainties are involved almost in all real world processes and problems where measurements or observations are done. They are mostly based on the imperfectness of the measurement equipments or the incompleteness of human senses and the knowledge about the components of the process. Fuzzy sets, in contrast to classical sets, have enabled users to define non-crisp transitions between the sets which mean that any element in a set may also be an element of any other set with a gradual membership degree. This is reasonable since it is not realistic, for instance, considering the temperature variable in degree Celsius as a variable space, putting the value 14.9 °C in the set of“COLD temperature”where as putting the value 15.1 °C in the set of“WARM temperature”. By means of fuzzy sets, either the value of 14.9 °C or 15.1 °C may involve in the sets represented by linguistic labels like WARM, COLD etc. with gradual membership degrees (values) between [0, 1], In case of classical sets, any element can only be an element or not of a set. The membership degrees 0 and 1 indicate the non-membership and the full membership, respectively. Development of FIS has followed the fuzzy set and fuzzy logic theory in order to make inference by using fuzzy rule bases which consist of so-called if-then rules. If- then rules are linguistic expressions in the form of“If antecedent (condition) Then consequent (result)”. Various types of FIS have been developed which were later recognized by their developer, such as Mamdani, Tsukamoto, Takagi-Sugeno (or xvsimply Sugeno) type FIS. The main difference of these FIS are due to the types of fuzzy sets and the aggregation of these fuzzy sets in the consequent part in order to produce the final crisp value as an output of the inference. Among these different types of FIS, Sugeno type is advantageous because of its predisposition to supervised learning algorithms. Sugeno type FIS whose parameters are optimized by learning algorithms is specifically called ANFIS (Adaptive Network based Fuzzy Inference Systems). The content of this dissertation is organized as follows: In Chapter 1, a brief introduction to soft computing techniques as well as the geodetic applications carried out in this study was given. In Chapter 2, the fundamentals of ANN modeling was given. To this end, different ANN types were introduced. However, the majority was focused on multi-layer- feed-forward (MLFF) ANNs which require input-output data pairs in order to assess the optimization of network parameters by using supervised learning algorithms. In addition, only the most commonly used learning algorithms were given in the text in detail. In Chapter 3, the uncertainty concept and the methods in literature to handle different types of uncertainty were summarized. Furthermore, the fundamentals of fuzzy logic and fuzzy set theory, fuzzy set theoretical operations, FIS and various FIS types were given. Error propagation for fuzzy prediction models was formulated. ANFIS structure and an efficient hybrid learning rule for the optimization of ANFIS parameters were presented. In Chapter 4, the application of ANNs and ANFIS were done for three different geodetic problems, namely, the prediction of Earth rotation parameters (ERP), gravity field modeling and the determination of GPS/Leveling Geoid. For ERP prediction model, IERS (International Earth Rotation Service) C04 time series of polar motion components (x, y) and the Length-of-Day (LOD) series were used. For regional gravity modeling, regularly gridded gravity anomaly values for the half- wavelength of the highest resolution, i.e. 1.5° computed on the geoid surface from GRACE based (Gravity Recovery And Climate Experiment) GGM01S (GRACE Gravity Model 01 Satellite-only-solution) geopotential coefficients up to degree and order 120. Some accuracy measures of the resulting models were presented and compared to the results of other used methods as well as of each other's. Moreover, some other possible application fields in geodesy were summarized. In Chapter 5, a summary of the used methods and the problems faced during the computations were given. Some practical hints to avoid some systematic errors, over estimation (training) etc. in soft modeling applications were explained. Explicit values of the resulting ANN and ANFIS parameters obtained for two different applications were given as samples in the Appendix. The results of the numerical applications showed that both ANNs and FIS are appropriate tools for modeling problems in geodesy especially where the process can be formulated as an input-output system. It is concluded that the applications of soft computing techniques either individually or integrated as hybrid techniques will increase in the near future. xvi
Benzer Tezler
- Ortometrik yüksekliklerin dolaylı olarak GPS gözlemlerinden elde edilmesinde kullanılan yöntemlerin irdelenmesi
Investigation of the methods used to derive indirectly orthometric height from GPS measurements
LEYLA ÇAKIR
Doktora
Türkçe
2012
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL ŞEN
- Heyelanların izlenmesinde esnek hesaplama yöntemleri
Investigation of landslides with soft computing methods
MUSTAFA ACAR
Doktora
Türkçe
2009
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEVFİK AYAN
- An investigation into the effects of different parameters on high-resolution geoid modeling accuracy in the context of height system modernization
Yükseklik sistemi modernizasyonu bakımından farklı parametrelerin yüksek çözünürlüklü geoit modelleme doğruluğu üzerindeki etkilerinin incelenmesi
ONUR KARACA
Doktora
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİHTER EROL
- Karayolu güvenliğinde esnek hesaplama tekniklerinin kullanılması
The use of soft computing methods in roadway safety
EMRE TERCAN
Doktora
Türkçe
2017
Jeodezi ve FotogrametriErciyes ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN BEŞDOK
- Assessment of global gravity models in coastal zones: A case study using astrogeodetic vertical deflections in İstanbul
Global gravite modellerinin kıyı bölgelerinde değerlendirilmesi: İstanbul astrojeodezik çekül sapmaları örneği
MÜGE ALBAYRAK
Doktora
İngilizce
2020
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA TEVFİK ÖZLÜDEMİR