Jeodezik elipsoidal koordinatlar (φ, λ, h) ile üç boyutlu (3B) global kartezyen koordinatlar (X, Y, Z) arasındaki dönüşüm işlemi sıklıkla karşılaşılan bir problemdir. Bu dönüşüm problemini çözmek için sadece bir yöntem bulunmuştur. Mevcut araştırmalar incelendiğinde jeodezik elipsoidal koordinatlardan 3B global kartezyen koordinatlara dönüşüm yöntemine alternatif olabilecek tekniklerin uygulanması ve test edilmesi konusunda tam olarak değinilmediği belirlenmiştir. Bu çalışmanın amacı çok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağı (ÇKAYSA) kullanarak jeodezik elipsoidal koordinatlardan 3B global kartezyen koordinatlara dönüşüm yönteminin performansını araştırmaktır. Tahmin için Türkiye Ulusal Temel GPS Ağı’na (TUTGA) ait 594 noktalı veri seti kullanılmıştır. Yapılan çok sayıda denemeler sonucu eğitim algoritması olarak Bayesian Regulation ve gizli katman sayısı 2 olarak belirlenmiştir. ÇKAYSA modellerinin performans değerlendirmesi için karesel ortalama hata (KOH), ortalama mutlak hata (OMH) ve belirlilik katsayısı (R2) kriterleri kullanılmıştır. Test sonuçlarına göre ÇKAYSA ile 3B global kartezyen koordinatların bileşenleri için KOH değeri 0.4536 cm ile 0.9411 cm arasında, OMH değeri 0.3883 cm ile 0.8165 cm arasında değişim göstermiş, tüm modeller için R2 değeri 0.9999 olarak hesaplanmıştır. Sonuçları daha detaylı incelemek için tahmin edilen değerler ile hesaplanan değerler arasındaki fark değerleri hesaplanmıştır. Buna göre, fark değerlerinin az sayıda veri hariç sıfır değerine oldukça yakın olduğu görülmüştür. Söz konusu istatistiksel kriterlere göre, bu çalışmada kullanılan ÇKAYSA’nın klasik koordinat dönüşüm yöntemine alternatif olarak kullanılabilir bir yöntem olduğunu sonucuna varılmıştır.
The problem of transformation between geodetic ellipsoidal coordinates (φ, λ, h) and three-dimensional (3D) global Cartesian coordinates (X, Y, Z) is a common one. Only one method for solving this transformation problem has been found. An examination of the current studies reveals that the application and testing of possible alternative techniques for transforming geodetic ellipsoidal coordinates to 3D global Cartesian coordinates have not been fully addressed. The aim of this study was to investigate the performance of a method of transforming geodetic ellipsoidal coordinates to 3D global Cartesian coordinates using a multilayer perceptron artificial neural network (MLP-ANN). For the prediction, 594-point datasets of the Turkish National Fundamental GPS Network (TNPGN) were used. As a result of many trials, the Bayesian Regulation was determined as the training algorithm and the number of hidden layers was 2. The mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination (R2) were used for the performance evaluation of the MLP-ANN model. According to the test results, the MSE value for the components of the MLP-ANN and the 3D global Cartesian coordinates varied between 0.4536 cm and 0.9411 cm, the MAE value ranged between 0.3883 cm and 0.8165 cm, and the R2 value was calculated as 0.9999 for all models. To examine the results in more detail, the difference between the estimated values and the calculated values was determined. Accordingly, it was found that the difference in the values was quite close to zero except for a few number of data. According to these statistical criteria, it was concluded that the MLP-ANN used in this study could be used as an alternative to the classical coordinate transformation method.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mimarlık, Planlama ve Tasarım; Mühendislik; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|