Geri Dön

Estimating the intensity of point processes on linear networks

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 719631
  2. Yazar: IDRİS DEMİRSOY
  3. Danışmanlar: DR. Fred W. Huffer
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: spatial point pattern, linear network, classification method, intensity estimation, complete spatial randomness
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Florida State University
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

The study of point processes and the analysis of data which involves spatial point patterns are important topics in spatial statistics with a long history and a large literature. A relatively new sub-area within this is the statistical analysis of point processes on linear networks, that is, processes of events occurring randomly in space (or space-time) but with locations constrained to lie on a linear network. For example, traffic accidents occur at random locations constrained to lie on a network of streets. Other examples involve events occurring on networks of rivers or networks of neurons. In all these cases the networks are idealized as (or approximated by) a network of line segments or curves in the plane or in three-dimensional space. The development of statistical techniques for the analysis of point processes on linear networks is still in its infancy. Many standard statistical techniques for analyzing point processes cannot be directly applied to data arising from linear networks and require suitable modification. This dissertation contributes to the development of statistical techniques for analyzing point processes on linear networks. We shall investigate two topics. The first is testing the hypothesis of complete spatial randomness for point processes on linear networks. The second topic is the estimation of the intensity for such processes. In particular, we will estimate the intensity by applying techniques for classification from machine learning.

Benzer Tezler

  1. Markov zincirleri ile pazar payı tahmini ve renkli televizyon pazarına ilişkin bir uygulama

    Market share estimation of colored TV with markov chains for the period of 1990-1995

    BÜLENT MENGÜÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. SELİME SEZGİN

  2. Ağ trafiğinde etkili olan özniteliklerin tespiti ve yapay sinir ağları ile trafiklerin izin tahmini

    Detection of features that are effective in network traffic and permission estimation of traffic with artifical neural network

    MUHAMMED ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ

  3. Mimari tasarımda yapay zeka: Evrişimli yapay sinir ağlarının vaziyet planı tasarımında kullanımı

    Artificial intelligence in architectural design: The use of convolutional neural networks in site plan design

    MUSTAFA KEMAL KAYIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YAMAN

  4. Madencilikte bilgisayar uygulamaları ve SURPAC 2000 yazılımı ile bir saha çalışması

    Başlık çevirisi yok

    TANER ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kazı Mekanizasyonu Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN ERGİN

  5. Wiener süzgeci ile görüntü onarımında yeni bir yaklaşım

    A New approach in image restoration by wiener filtering

    MELİKE DİŞBUDAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ