Bağımsız bileşenler analizi ile çok değişkenli jeoistatistiksel kestirim
Multivariate geostatistical estimation using independent component analysis
- Tez No: 334726
- Danışmanlar: PROF. DR. A. ERHAN TERCAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Maden Mühendisliği ve Madencilik, Mining Engineering and Mining
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Bu çalışma, 111M218 numaralı, `'Çokdeğişkenli Jeoistatistiksel Kestirimde Dikleştirilmiş Bileşenli Yeni Yöntemlerin Geliştirilmesi'' adlı TÜBİTAK Projesi desteğiyle hazırlanmıştır. Çokdeğişkenli verilerin jeoistatistiksel kestirimi tekdeğişkenli kestirime kıyasla oldukça zordur. Zorluk, değişkenler arasındaki uzaklığa bağlı çapraz ilişkilerin modellenmesi ve bunların jeoistatistiksel kestirimde kullanılmasından kaynaklanmaktadır. Değişkenler arasında çapraz ilişki mevcut değilse çokdeğişkenli kestirim (Eşkrigleme) tekdeğişkenli kestirime (krigleme) indirgenir. Bu çalışmanın amacı çokdeğişkenli jeoistatistiksel kestirim problemini tekdeğişkenli kestirime indireyecek yöntemler geliştirmektir. Bir yaklaşım, değişkenleri dikleştirmek yani aralarındaki uzaklığa bağlı çapraz ilişkiyi gidererek yeni değişkenlere (bileşenlere) dönüştürmektir. Bu kapsamda iki yöntem önerilmiştir: (1) bağımsız bileşenler analizi ve (2) uzaklığa bağlı çapraz ilişkinin enküçüklenmesi. Değeri bilinmeyen noktalarda her bir yöntemden elde edilen bileşenler krigleme ile kestirilmiş ve kestirilmiş değerler verilerin gerçek uzayına dönüştürülmüştür. Geleneksel eşkrigleme yönteminin performansı yeni geliştirilmiş Bağımsız Bileşenler Krigleme (BBK) ve Uzaklığa Bağlı Çapraz ilişkinin Enküçüklenmesi ile Krigleme (UBÇEK) yöntemlerinin performansıyla karşılaştırılmıştır. Yöntemler ayrıca bir andezit ocağında işletilebilir ve işletilmez bloklarının belirlenmesinde kullanılmıştır. Çalışma sonuçları BBK ve UBÇEK yöntemlerinin eşkrigleme yöntemine iyi bir alternatif olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
This work is prepared with the support of TÜBİTAK Project, named `?Çokdeğişkenli Jeoistatistiksel Kestirimde Dikleştirilmiş Bileşenli Yeni Yöntemlerin Geliştirilmesi?? with the code number 111M218. Geostatistical estimation of multvariate data is much more difficult than univariate estimations. There are two main reasons for this difficulty: Modeling spatial cross-correlations between variables and using model parameters in geostatistical estimations. If there is no spatial cross-correlation between variables, multivariate estimation is reduced to simple univariate estimation. The main purpose of this thesis is to develope methods that reduce multivariate problems to univariate ones. One approach is to transform spatially cross-correlated variables to orthogonal factors which do not show spatial cross-correlations with each other. In this study, two new methods were developed to generate orthogonal factors: (1) Independent component analysis and (2) minimum spatial cross-correlation method. Components derived from each method are estimated at unknown locations and estimated values are back-transformed into original space. Perfrmance of traditional cokriging estimation method is compared to Indedepedent Component Kriging (ICK) and Minimum Spatial Cross-correlation Kriging (MSCK). ICK and MSCK methods were also used for determination of exploitable blocks of an andesit quarry. The study results show that the ICK and the MSCK methods are good alternatives to traditional cokriging estimation method.
Benzer Tezler
- Meteorolojik mekansal verilerin istatistiksel yöntemler ile analizi: Çatalan baraj gölü havzası örneği
Statistical analyses of meteorological spatial data: A case of Çatalan dam lake basin
OTGONBAYAR NAMKHAI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA GÜL ERGÜN
- Bağımsız bileşenler analizi ile çoklu bağlantı sorununa bir yaklaşım
An approach to multicollinearity problem with independent components analysis
NURBANU BURSA
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN TATLIDİL
- Bağımsız bileşenler analizinde yeniden örnekleme yöntemlerinin kullanımı
The using of resampling methods in the independent component analysis
ORHAN VELİ ŞAHİNBAY
- Mali başarısızlık tahmininde çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin ve çok kriterli analize dayalı bir modelin kullanılması: Türk bankacılık sisteminde bir uygulama
Prediction of financial failure using multivariate statistical methods and a model based on multicriteria decision analysis: An application to the Turkish banking system
SÜLEYMAN BİLGİN KILIÇ
- Çok değişkenli yöntemlerde entropi kullanımı: Mutluluk endeksi üzerine bir uygulama
Using entropy in multivariate methods: An application on the happiness index
ESRA ÖNCÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞAN YILDIZ