Esnek Hesaplama Yöntemlerinin Jeodezide Uygulamaları

Abstract

Yapay sinir ağları (YSA) ve bulanık çıkarım sistemleri (BÇS) gibi esnek hesaplama yöntemleri, birçok disiplin tarafından prediksiyon, kontrol, sınıflandırma vb. gibi problemlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, esnek hesaplama teknikleri kullanılarak gerçekleştirilen jeodezik uygulamalar ele alınmıştır. Bu çerçevede, YSA ile modellemenin temelleri verilmiş ve farklı YSA türleri tanıtılmıştır. Ayrıca literatürdeki belirsizlik kavramları ve değişik tipteki belirsizliklerin ele alınmasında kullanılan yöntemler ile bulanık mantık ve bulanık küme teorisi, bulanık küme işlemleri, BÇS ve değişik BÇS tipleri verilmiştir. Bulanık prediksiyon modelleri için hata yayılması förmülleri türetilmiştir. ANFIS yapısı ve de ANFIS parametrelerin optimizasyonu için etkin bir hibrid öğrenme kuralı sunulmuştur. Yer Dönme Parametreleri (YDP)’nin kestirimi, gravite alanı modellemesi ve GPS/Nivelman Geoidi belirleme olmak üzere üç farklı jeodezik problem için YSA ve ANFIS uygulamaları yapılmıştır. Ayrıca, jeodezide ve ölçmede diğer bazı olası uygulama alanları özetlenmiştir. Sayısal uygulama sonuçları, her iki YSA ve BÇS’nin jeodezide, özellikle süreçlerin girdi-çıktı sistemleri olarak formülize edilebildiği uygulamalar için uygun yöntemler olduğunu göstermiştir. Esnek hesaplama tekniklerinin ayrı ayrı ya da bütünleşik şekilde hibrid teknikler olarak jeodezik uygulamalarının yakın gelecekte artacağı sonucuna varılmıştır.

Soft computing methods such as artificial neural networks (ANNs) and fuzzy inference systems (FIS) have been widely used in various disciplines for prediction, control, classification issues etc. In this study, implementation of soft computing techniques into geodetic applications is discussed. In this context, the fundamentals of ANN modeling were given and different ANN types were introduced. Moreover, the uncertainty concept and the methods in literature to handle different types of uncertainty were summarized as well as the fundamentals of fuzzy logic and fuzzy set theory, fuzzy set theoretical operations, FIS and various FIS types. Error propagation for fuzzy prediction models was formulated. ANFIS structure and an efficient hybrid learning rule for the optimization of ANFIS parameters were presented. The application of ANNs and ANFIS were done for three different geodetic problems, namely the prediction of Earth rotation parameters (ERP), gravity field modeling and the determination of GPS/Leveling Geoid. Moreover, some other possible application fields in geodesy and surveying were summarized. The results of the numerical applications showed that both ANNs and FIS are appropriate tools for modeling problems in geodesy especially where the process can be formulated as an input-output system. It is concluded that the applications of soft computing techniques either individually or integrated as hybrid techniques will increase in the near future.