Smooting additive splines for multivariate function approximation
Çok değişkenli işlev yaklaşıklaştırma için yumuşaklaştırıcı eklemeli 'Spline'lar
- Tez No: 47462
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ETHEM ALPAYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1995
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
ÖZET Önce“spline”lann yumuşak aradeğerleme özellikleri sınandı. Gürültülü veriden yola çıkıp geri plandaki işlevi yaklaşıklaştırmak için bir veri gruplama yöntemiyle birlikte çalışıldı. Daha sonra, özgün veriye dokunmadan yalnızca“spline”yöntemiyle yumuşatma yapıldı. Az zaman kullanma açısından“spline”la yumuşatma, hata geri yayma ağlarına göre üstün bulundu. Ancak ortalama mutlak yanılgıları benzer çıktı.“Spline ”la yumuşatma yöntemini iki boyuta uyarlayabilmek amacıyla bir eklemeli model kullanıldı. Çıktı işlevi, her bir değişkene ait tek boyutlu işlevlerin toplamı olarak düşünüldü. İki boyutta eklemeli“spline”lann elde edilmesi amacıyla bir geri yerleştirme algoritması kullanıldı. Umut verici sonuçlar alındı. Ancak, eklemeli“spline'lann, özellikle geri plandaki işlev tümsekler içeriyorsa, çok genel yaklaşıklaştırmalar yapabildiği görüldü. ”Spline "lann tek boyutlu aradeğerleme ve yaklaşıklaştırma problemlerinde başarıyla kullanılabileceği sonucuna vardık. Çok boyutlu problemlerde ise her bir değişkenin genel eğilimini göstermek amacıyla kullanılabilirler.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT First the smooth interpolation capability of the splines is tested. Then, a cooperation with a clustering technique is done to obtain an approximation to a function underlying a given noisy data set. Next, the smoothing spline is used without manipulating the original data. To make a comparison, an error backpropagation network is used. The smoothing spline is found to be superior to the error backpropagation networks in that it uses less time, but they have similar mean absolute error. To adapt the smoothing spline method to the two dimensional case, an additive model is used. The output function is assumed to be the sum of two one dimensional functions of each of the variables. A backfitting algorithm is performed to obtain the additive splines in two dimensions. The results are promising but additive splines seem to make a more general approximation which is not always good, especially when the underlying function has some bumps. We conclude that splines can be used efficiently in one dimensional interpolation and smoothing problems. In higher dimensions they can be used as a tool showing the general tendency of the effect of each of the variables.
Benzer Tezler
- Splayn ve entropi optimizasyon modelleri ve uygulamaları
Spline and entropy optimization models and applications
AKHLITDIN NIZAMITDINOV
- Düzleştirme splaynlarının hayat dışı sigorta ürünleri fiyatlamada etkileri
The effect of smoothing splines on pricing of non-life insurance products
HANDAN İLHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Aktüerya BilimleriHacettepe ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR KARABEY
- Performance of spline-based GAM in the presence of outliers and multicollinearity
Splayn-tabanlı GAM'ın çoklu bağlantı ve aykırı değer varlığında performansları
HURUY DEBESSAY ASFHA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
İstatistikAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BETÜL KAN KILINÇ
- Semiparametrik regresyon ve bir uygulama
Semiparametric regression and an application
SEDA BAĞDATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikİstanbul Ticaret Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜNEVVER TURANLI
- İstanbul'da 2007-2012 yılları arasında hava kirliliğinin ölümler üzerindeki etkilerinin modellenmesi
Modelli̇ng the effects of air pollution on mortality in Istanbul between 2007-2012
ÖZKAN ÇAPRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ DENİZ