Geri Dön

Doğrusal olmayan (nonlinear) cevap yüzeyi modellerinin doğrusallıktan uzaklaşmaları ölçütleri ve bu ölçütlerin parametre tahminleri üzerine etkilerinin incelenmesi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 15945
  2. Yazar: HÜLYA ATIL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Doğrusal olmayan modeller, Parametre tahmini, Nonlinear models, Parameter estimation
  7. Yıl: 1991
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, nonlinear cevap yüzeyi modellerinin doğrusallıktan uzaklaşmaları ölçütleri, bu ölçütlerin parametre tahminleri üzerine etkileri ve deneme deseninden nasıl etkilendikleri incelenmiştir. Nonlinearite ölçütleri kullanılan deneme desenine bağlı olmakta ve parametre değerlerinden etkilenmektedir. Hata varyansı ise nonlinearite ölçütlerini oransal olarak etkilemekte ve parametre tahminlerindeki sapma miktarlarım değiş tirmektedir. Dolayısı ile, nonlinear modellerde daha hassas çalışma yapılması ihtiyacı doğmaktadır. Aşırı derecede nonlinear olan modellerde, parametrelerin tahminlenmesi için Gauss-Newton yöntemi yerine daha uygun olan bir yöntemin kullanılması ve nonlinearite ölçütlerini minimize eden optimum desen çalışmaları yapılması önerilebilir.

Özet (Çeviri)

In this Ph.D. thesis, nonlinearity measures of nonlinear response surface mo dels and effects of nonlinearity to parameter estimates are examined. Effects of expe rimental design on nonlinearity measures are also considered. Nonlinearity measures depend on the experimental design used and are affected from parameter values. Also residual variance affects the nonlinearity measures pro portionally, so the amount of bias in parameter estimates are changed. Therefore, more sensitive experiments are needed in nonlinear models. In excessively nonlinear models, in order to obtain parameter estimates, using a more suitable method to esti mate parameters instead of Gauss-Newton is recommended. Future optimum design criteria may include minimizing nonlinearity measures to overcome difficulties as sociated with excessive nonlinearity.

Benzer Tezler

  1. Taguchi ve cevap yüzey felsefelerinin birleştirilmesi: Problem ve çözüm stratejileri

    Combining Taguchi and response surface philosophies: Problem and solving strategies

    ONUR KÖKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. F. ZEHRA MULUK

    PROF.DR. GÜLSÜM HOCAOĞLU

  2. Neural network control of nonlinear systems.

    Yapay sinir ağlarından yararlanarak doğrusal olmayan sistemlerin kontrolü.

    ALPTEKİN FADILOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    PROF. DR. YORGO ISTEFANOPULOS

  3. Çok-boyutlu kaotik sistemlerin senkronizasyonu ve haberleşmede kullanılması

    Synchronizing multiple-dimensional chaotic systems and using them in communication

    SELAHATTİN KINDIKOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Fizik ve Fizik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RIFAT YAZICI

  4. İklimlendirme deney tesisatının neuro-fuzzy yöntemiyle kontrolü

    Neuro-fuzzy control of HVAC system

    AHMET EMİN KUZUCUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. BURHANETTİN CAN