Geri Dön

Neural network modeling of an ionospheric process: temporal and spatial forecasting of the critical frequencies

İyonosfersel bir sürecin sinirsel ağ benzeklemesi: Kritik sıklıkların zamansal ve uzamsal öngörümü

  1. Tez No: 68471
  2. Yazar: AYÇA KUMLUCA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERSİN TOLUNAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Sinir Ağlan, İyonosfer, Öngörüm, Yersel Değişim, Girişlerin Göreli Önemi, Doğrusal Bağlanım. iv, Yapay sinir ağları, İyonosferik kritik frekanslar, Neural Networks, Ionosphere, Forecasting, Spatial Variation, Relative Significance of Inputs, Linear Regression. iii, Artificial neural networks, Ionospheric critical frequencies
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

oz İYONOSFERSEL BİR SÜRECİN SİNİRSEL AĞ BENZEKLEMESİ: KRİTİK SIKLIKLARIN ZAMANSAL VE UZAMSAL ÖNGÖRÜMÜ Kumluca, Ayça Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Ersin Tulunay Haziran 1997, 91 sayfa Bu çalışmada, Altınay ve arkadaşlarının geliştirdiği iyonosfersel kritik sıklık olan foF2'yi, bir saat önceden öngören benzek iyileştirilmiştir. Avrupa Birliği Eylemi COST 251 -TÜBİTAK projesinin veri tabanı kullanılarak şu katkılar yapılmıştır: 1. Zamansal değişimlere ek olarak uzamsal değişimler katılmıştır, 2. Girişlerin göreli önemi sınanmış ve ilişkileri hesaplanmıştır, 3. Kullanılan girişlerin sayısı arttırılmıştır, 4. Günün zamanının sunumu iyileştirilmiş ve mevsimler ile yılın günlerinin sunumları katılmıştır, 5. Dizinlerin saatlik değerleri, ara değerleme ile elde edilmiştir, 6. Giriş verisinin boyutu arttırılmıştır, 7. Doğrusal olmayan öngörüm sürecinin sinirsel ağ benzeği bağlanım yöntemi kullanılarak oluşturulan doğrusal bir benzekle karşılaştırılmıştır. Sinirsel ağların doğrusal bağlanım yönteminden daha iyi sonuçlar verdiği bulunmuştur. Altınay ve arkadaşlarının elde ettikleri en iyi sinirsel ağ oluşumu %6,30 ya da 0,40 MHz genel yanılgıya sahipken bu çalışmada en iyi sonuç bir saklı katman ve beş sinir hücresi ile elde edilen %6.19 ya da 0,47 MHz genel yanılgıdır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT NEURAL NETWORK MODELING OF AN IONOSPHERIC PROCESS: TEMPORAL AND SPATIAL FORECASTING OF THE CRITICAL FREQUENCIES Kumluca, Ayça M. S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Ersin Tulunay June 1997, 91 pages In this work, the model developed by Altmay et al. which forecasts ionospheric critical frequency, foF2, one hour in advance has been improved. Employing data from the database of the European Union Action COST 251-TÜBİTAK project, the following contributions have been made: 1. Spatial variation is introduced in addition to the temporal variation, 2. Relative significance of inputs are tested and correlation of inputs is computed, 3. The number of inputs used is increased, 4. Representation of time of day is improved and representations of seasons and days of year are introduced, 5. Hourly values of indices are obtained by interpolation, 6. Size of input data is increased, 7. The neural network model of the nonlinear process is compared with a linear one constructed by using a regression method. It is found that neural networks give better results than the linear regression method. Among the neural networks, the best configuration is the one with one hidden layer and five neurons having an overall error of 6.19% or 0.47 MHz while the best result achieved by Altinay et al. was an overall error of 6.30% or 0.40 MHz.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    66398

    İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    <the use of neural networks in determination of the manufacturing systems design and dispatching rules

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  2. Tez No

    75430

    Genetik algoritmaların meteorolojik uygulamaları

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET ÖZTOPAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKAİ ŞEN

  3. Tez No

    82877

    Hierarchical nevro-fuzzy controller for call admission control in ATM networks

    Başlık çevirisi yok

    AMER CATOVIC

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNHAN DÜNDAR

    DOÇ. DR. SEMA OKTUĞ

  4. Tez No

    57990

    İdeal olmayan karıştırmalı akışlı reaktörlerin modellenmesi

    Başlık çevirisi yok

    AYTEN AĞIRMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. ALİ GÜRKAYNAK

  5. Tez No

    66774

    Yapay sinir ağları ile ulaştırma taleplerinin modellenmesi

    Başlık çevirisi yok

    YUSUF KAAN DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ulaştırma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK GERÇEK

Geri Dön