Görüntüleme
4
Uyuşumsuz ölçülerin tespitinde sıklıkla kullanılan Baarda ve Pope yöntemlerinde kaba hatalar toplam yanlılık (additive bias) modeliyle kestirilmektedir. Geleneksel yöntemin aksine uyuşumsuz ölçüler ek bilinmeyen olarak modellenebilmektedir. Bu yaklaşımda bütün ölçülere kuşkulu bakılmaktadır. Bu nedenle olası bütün kombinasyonların hesaba katılması önem arz etmektedir. Ağdaki ölçü sayısı kadar (n elemanlı) kümeden meydana gelmesi muhtemel en yüksek kaba hata sayısına kadar olan kombinasyonların değerlendirilmesi temeline dayanmaktadır. Bu çalışmanın amacı, kaba hatanın bilinmeyen olarak modellenmesi yaklaşımını jeodezik ağlarda uygulamak ve farklı dağılımlara ait karşılaştırma değerleriyle elde edilen sonuçların güvenirliğini değerlendirmektir. Geleneksel ve önerilen yaklaşımların gizleme ve batma etkisi senaryolarında da etkinlikleri araştırılmıştır. Bu amaçla bir jeodezik nivelman ağı simüle edilerek küçük genlikli kaba hataların tespit edilmesine ait ortalama başarı oranları hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre kaba hatanın bilinmeyen olarak modellenmesi yaklaşımı geleneksel yöntemlere nazaran yaklaşık %30-40 daha güvenilirdir. Önerilen yöntemde kullanılan üç farklı dağılımdan standart normal dağılım ve Tau dağılımı en yüksek başarı oranına sahiptir. Bununla beraber gizleme ve batma etkisi senaryolarında hem geleneksel hem de önerilen yaklaşıma ait sonuçların yanıltıcı olduğu gözlenmiştir.
In the Baarda and Pope methods, frequently used to detect outliers, the total bias additive model estimates the outliers. Unlike the traditional method, outliers can be modeled as additional unknowns. With this approach, all observations are viewed as suspicion. It is, therefore, essential to consider all possible combinations. It is based on evaluating the combinations from the number of observations in the network (n elements) to the highest possible number of outliers that can occur. This study aims to apply the approach of modeling the outliers as unknown in the geodetic network and to evaluate the results' reliability with the comparison values from different distributions. Also, the effectiveness of traditional and proposed approach in the masking and swamping effect scenarios were investigated. For this purpose, mean success rates for detecting small magnitude outliers were calculated by simulating a geodetic leveling network. According to the results, modeling the outliers as unknown is approximately 30-40% more reliable than traditional methods. Among the three distributions used in the proposed method, the standard normal distribution and Tau distribution have the highest success rates. Additionally, it has been noticed that both the conventional and proposed methods produce misleading outcomes in cases involving swamping and masking effects.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
