Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Benzer belgeler
POLİNOMLARLA VE BULANIK MANTIK İLKELERİNE GÖRE GEOİT BELİRLEMENİN PRESİZYONA ETKİSİ

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

Korelasyon ve Regresyon

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

Yapay Sinir Ağı ve Bulanık-Yapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Koordinat Dönüşümünde Deney Tasarımı Yaklaşımı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

TRİSTÖR VE TRİYAK HARMONİKLERİNİN 3 BOYUTLU GÖSTERİMİ VE TOPLAM HARMONİK BOZUNUMA EĞRİ UYDURMA

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

Sigma 29, , 2011 Research Article / Araştırma Makalesi MAP GENERATION USING HIGH RESOLUTION SATELLITE IMAGES

Kriging yönteminin geoit modellemesinde kullanılabilirliğinin araştırılması

AN INVESTIGATION ON THE CONCEPT & DETERMINATION TECHNIQUES OF GEOID

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

NİTEL TERCİH MODELLERİ

ROBİNSON PROJEKSİYONU

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr.

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

Bağımsız Model Blok Dengeleme için Model Oluşturma ve Ön Sayısal Bilgi İşlemleri

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

Kamuflaj Tespiti için Hiperspektral Görüntüleme Hyperspectral Imaging for Camouflage Detection

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR

Bilgisayarla Görüye Giriş

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt:13 Sayı:2 sh Mayıs 2012

ENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi

Sayfa 1. GİRİŞ TEMEL KAVRAMLAR... 2

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

Makine Öğrenmesi 6. hafta

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER

ÖZET Yüksek Lisans Tezi. Kinematik Modelde Kalman Filtreleme Yöntemi ile Deformasyon Analizi. Serkan DOĞANALP. Selçuk Üniversitesi

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

DOĞRUSAL OLMAYAN DİZGELER İÇİN MODEL TEMELLİ ARIZA BULMA-YALITIMI VE ROBOT MANİPÜLATÖRLERE UYGULANMASI

Prof. Dr. Nevin Yörük - Yrd. Doç. Dr. S. Serdar Karaca Yrd. Doç. Dr. Mahmut Hekim - Öğr. Grv. İsmail Tuna

Boğaziçi Köprüsü Hareketlerinin Zaman Dizileri Analizi İle Belirlenmesi

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü

Mut Orman İşletmesinde Karaçam, Sedir ve Kızılçam Ağaç Türleri İçin Dip Çap Göğüs Çapı İlişkileri

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK FAKÜLTESİ. WEB SAYFASI SINIFLANDIRMA YÖNTEMLERİ ve BENZERLİK ÖLÇÜTLERİ

UZAY ÇERÇEVE SİSTEMLERİN ELASTİK-PLASTİK ANALİZİ İÇİN BİR YÖNTEM

Makine Öğrenmesi 10. hafta

PARABOLİK YOĞUNLUK FONKSİYONUNU KULLANARAK SEDİMANTER TEMEL DERİNLİKLERİNİN KESTİRİMİ

Obtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests

Betül BektaĢ Ekici Accepted: October ISSN : bbektas@firat.edu.tr Elazig-Turkey

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI

ATIK POLİMERİK MALZEME KATKILI BETONUN YALITIM ÖZELLİĞİNİN DENEYSEL OLARAK İNCELENMESİ

Farklı hızlara sahip heyelan bloklarının Bulanık Çıkarım Sistemleri ile belirlenmesi

Calculating the Index of Refraction of Air

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 8

Meteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi

DİNAMİK ABSORBERİN HARMONİK UYARIYA MARUZ BİR KİRİŞİN DİNAMİK DAVRANIŞINA ETKİSİ

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

GPS VERĐLERĐNĐN ANALĐZĐ VE DEĞERLENDĐRĐLMESĐ

MATLAB GUI İLE DA MOTOR İÇİN PID DENETLEYİCİLİ ARAYÜZ TASARIMI INTERFACE DESING WITH PID CONTROLLER FOR DC MOTOR BY MATLAB GUI

Sinirsel Bulanık Sistemler İle Trafik Gürültüsünün Tahmini

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

Tuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER

Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağları ile bir 3-3 Stewart Platformu nun Pozisyon Kontrolü

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller

KAFES SİSTEMLERİN GERİLME, YER DEĞİŞTİRME, BURKULMA VE DOĞAL FREKANS KISITLARI ALTINDA OPTİMUM TASARIMI

Transkript:

Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale (Artcle) Bulanık Mantık le Hesaplanan Geod Yükseklğne Nokta Yükseklklernn Etks Mehmet YILMAZ *, Harran Ünverstes Müh.Fak. Jeodez ve Fotogrametr Müh. Böl., 63100 Şanlıurfa/TÜRKİYE mehmetylmaz40@gmal.com Özet Elpsodal yükseklk le ortometrk yükseklk arasındak farka geod yükseklğ denr. Ortometrk yükseklk geodden tbaren çekül doğrultusu boyunca yükseklk ölçmeler le belrlenr. Öte yandan elpsodal yükseklk, büyüklüğü ve şekl tanımlanan (WGS84 gb) br elpsodde elpsod normalnden tbaren ölçülür ve GPS, GLONASS gb uydu teknkler le belrlenr. Uydu teknkler ve ölçmeler alanındak gelşmeler sayesnde elpsodal yükseklk ortometrk yükseklğ göre daha ucuz ve kolay br şeklde belrleneblmektedr. Bu yüzden, bu k yükseklk sstemler arasındak dönüşüm parametres olan geod yükseklğnn belrlenmes çok önemldr. Eğer br bölge çn geod yükseklğ preszyonlu br şeklde belrleneblrse, ortometrk yükseklkler elpsodal yükseklklerden kolayca ve preszyonlu br şeklde elde edleblr. Bu nedenle, bu dönüşüm ortometrk yükseklklern elde edlmesnde hem paradan hem de zamandan tasarruf yapılmasına mkân sağlar. Dğer mühendslk problemlernn çözümünde kullanılan yapay snr ağları ve bulanık mantık gb esnek hesaplama yöntemler jeodezk problemlern çözümünde de kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, bulanık mantık yöntemne göre geod hesabının yapılışı açıklanmıştır. Uygulama olarak da İstanbul dak 200 noktada elde edlmş verler kullanılarak ANFIS (Sugeno Fuzzy modelne) göre geod yükseklğ hesaplanmıştır. Ayrıca her noktanın bulanık modele etksn araştırmak çn sırası le her nokta bulanık modelden çıkarılarak 200 farklı bulanık model elde edlmştr. Anahtar Kelmeler: Geod yükseklğ, Bulanık Mantık, ANFIS, Matlab. The Effect of Pont Heghts on Geod Heght Estmated by Fuzzy Logc Abstract Geod heght s the dfference between ellpsodal heght and orthometrc heght. Orthometrc heght s obtaned wth levelng and s measured from geod along wth plumb lne. Ellpsodal heght s measured from ellpsod whose shape and sze defned (such as WGS84) along wth ellpsodal normal. Ellpsodal heght s determned by means of satellte technques such as GPS, GLONASS. Thanks to the mprovements of satellte measurements, ellpsodal heght can be determned cheaper and easer than orthometrc heght. Therefore, t s very mportant to determne geod heght, a transformaton parameters between these two heght systems. If geod heght s determned for a regon precsely, orthometrc heght can be determned from ellpsodal heght easly and precsely. Therefore, ths saves money and tme on orthometrc heght determnaton. Soft computng methods such as neural network and fuzzy logc have started to be used to solve determnaton of geod heght. In ths study, t s explaned how geod heght determned usng fuzzy logc. Geod heght s determned by means of ANFIS (Sugeno Fuzzy model) usng 200 data n Istanbul, Turkey. In the study, each pont s excluded whle the fuzzy model s formed respectvely to examne the effect of each pont to model. Therefore, 200 dfferent fuzzy models are formed and geod heght obtaned wth each fuzzy model. Results are obtaned and t s shown that fuzzy logc can be used geod determnaton. Keywords : Geod heght, fuzzy logc, ANFIS, Matlab. Bu makaleye atıf yapmak çn Yılmaz M * Bulanık Mantık le hesaplanan Geod Yükseklğne Nokta Yükseklklernn Etks Harta Teknolojler Elektronk Dergs 2013, 5(1) 61-67 How to cte ths artcle Yılmaz M. *, The Effect of Pont heghts on Geod Heght Estmated by Fuzzy Logc Electronc Journal of Map Technologes, 2013, 5(1) 61-67

Teknolojk Araştırmalar: HTED 2013 (1) 61-67 Bulanık Mantık le Hesaplanan Geod Yükseklğne 1. GİRİŞ Son yıllardak uydu ölçmelerndek gelşme ve kullanımlarının artması preszyonlu geod belrlemenn önemn daha da artırmıştır. Uydu ölçmeler geodden zyade boyutları tanımlanmış br elpsode göre belrlenen yükseklkler verr [1]. Uydu ölçmelernden elde edlmş elpsodal yükseklkler ortometrk yükseklklere dönüştürmek çn, elpsod ve geod arasındak lşknn blnmes gerekr [2]. Bu lşk şekl 1 de gösterlmştr. Elpsod ve geod arasındak lşk aşağıdak bast formül le fade edleblr H = h N + ε (1) Burada h uydu ölçmelernden elde edlen elpsodal yükseklk, H nvelman sonucu elde edlen ortometrk yükseklkler, N geod yükseklğ ε se çekül sapmasından dolayı gelen küçük mktarı göstermektedr [3]. Yeryüzü okyanus yüzey Ortometrk yükseklk (H) Geot yükseklğ (N) Elpsodal yükseklk (h) Geot Elpsot Şekl 1 : Elpsod, geod ve geod yükseklğ arasındak lşk Esnek hesaplama yöntemlernn jeodezk problemlern çözümünde kullanılması son yıllarda artmıştır. Özellkle yapay snr ağları ve bulanık mantık le çeştl jeodezk problemlern çözümüne lşkn çalışmalar yapılmıştır[4, 5, 6, 7] Bu çalışmada se GPS/nvelman yöntemne göre elde edlmş verler Uyarlanablr Yapay Snr Bulanık Çıkarım Motoru (ANFIS) kullanılarak bulanık modellern oluşturulmasında kullanılmıştır. 200 farklı bulanık model oluşturulmuş ve her br noktanın bulanık modele etks araştırılmıştır. Bu nedenle her defasında br nokta bulanık modeln dışında bırakılmıştır. 2. UYARLANABİLİR YAPAY SİNİR BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ (ANFIS) Bulanık mantık kontrolörler pek çok sayıdak uygulamaların tasarımında ve yleştrlmesnde pay sahb olmuşlardır. Pek çok durumda belrlenmes güç olan ver mktarı, bulanık mantıkta kullanılan yöntem (Sugeno veya Mamdan), kullanılan bulanık üyelk fonksyonlarının çeşd, parametreler ve bu üyelk fonksyonlarına at kurallar kümesnn uyumlu br bçmde belrlenmes bulanık mantıkta stenlen 62

Yılmaz M. Teknolojk Araştırmalar: HTED 2013 (1) 61-67 sonuçların elde edlmes çn zor ve krtk br görevdr. Çoğu uygulamalarda hala deneme ve yanılma şeklnde yapılmaktadır. Bu gerçek uyarlanablen bulanık sstemlern önemn vurgulamaktadır [8]. ANFIS Sugeno bulanık modeller öğrenme ve uyarlamayı kolaylaştıran uyarlanablr sstemlern çerçevesn çzmektedr. Böyle çerçeveler bulanık mantık kontrolörlern daha sstematk br duruma getrr ve böylece uzman blgsne daha az gereksnm duyulmasını sağlar. ANFIS yapısını göstermek çn 2 bulanık kurallı br Sugeno bulanık modeln ele alalım. Kural 1: eğer (x=a 1 ) ve (y=b 1 ) se f 1 =p 1 x+q 1 y+r 1 Kural 2: eğer (x=a 2 ) ve (y=b 2 ) se f 2 =p 2 x+q 2 y+r 2 Bu k kuralı uygulamak çn olası ANFIS yapılarından brs Şekl 2 de görülmektedr. Dare sabt br düğüm noktasını, kare se uyarlanablr br düğüm x y x A 1 A 2 M w 1 N w 1 x y S f B 1 y B 2 M w 2 N w 2 Şekl 2: İk grd ve br çıktılı ANFIS yapısı Noktasını ( verlern eğtm sırasında parametrelern değştğ) göstermektedr. O L L tabakasındak düğüm noktasındak çıktıyı göstermek üzere 1. Tabaka: bu tabakadak bütün düğüm noktaları uyarlanablrdr. düğüm noktalarında bulanık üyelk fonksyonu (MF) le gösterlen grdlern üyelk derecelerdr ve O1, A( x) =1,2 ( (2) O1, B 2 y) =3,4 A ve B herhang br bulanık küme olablr. Örneğn eğer çan üyelk fonksyonu kullanılırsa A 1 ( x) b =1,2 2 x c 1 a 1.Tabaka 2.Tabaka 3.Tabaka 4.Tabaka 5.Tabaka a, b ve c üyelk fonksyonu çn parametrelerdr. 2. Tabaka: bu tabakadak düğüm noktaları sabttr. Bu düğüm noktaları bast br çarpan rolüne sahp oldukları çn M le smlendrlmşlerdr. Bu düğüm noktalarının sonuçları O2, w A( x) B( y) =1,2 (4) Bu tabakadak her br düğüm noktasının çıktısı kuralın ağırlığı olarak adlandırılır. 3. Tabaka: Bu tabakadak düğüm noktaları da sabttr. Öncek tabakadan gelen ağırlıkların normlandırılması şlem yapıldığından N le gösterlmştr. Bu tabakadak her br düğüm noktasının çıktısı 63 (3)

Teknolojk Araştırmalar: HTED 2013 (1) 61-67 Bulanık Mantık le Hesaplanan Geod Yükseklğne w O3, w =1,2 w w (5) 1 2 4.Tabaka: bu tabakadak düğüm noktaları uyarlanablrdr. Her br düğüm noktasının çıktısı normlandırılmış ağırlık le brnc derece polnomun bastçe çarpımıdır. O 4, w f w ( p x q y r ) =1,2 (6) Burada p, q ve r bulanık kural le lgl sonuç parametrelerdr. 5.Tabaka: Bu tabaka da sadece br düğüm noktası vardır ve bast br toplama şlem yapıldığı çn S le gösterlmştr. Bu tek düğüm noktasının çıktısı se w f O 5, f w f =1,2 (7) w 1. tabaka grd üyelk fonksyonlarına lşkn 3 uyarlanablr parametreye (üyelk fonksyonlarına at a, b ve c ) sahptr. Bu parametreler öncül parametreler olarak adlandırılırlar. 4. tabaka da 1. derece polnoma lşkn 3 uyarlanablr parametreye ( p, q ve r ) sahptr ve bu parametrelere de soncul parametreler denr. 3. KULLANILAN VERİLER Bu çalışmada kullanılan verler, İstanbul Metropoltan Alanını kapsayan, 1999 yılında İstanbul Büyükşehr Beledyes tarafından EMİ Harta Şrketne yaptırılan, İstanbul GPS Nreng Ağı 1999 (İGNA-99) Projes kapsamında üretlen verlerdr [9]. Uygulamada, İGNA projes kapsamında üretlen, İstanbul l sınırları çne dağılmış olan, enlem, boylam, ortometrk ve elpsodal yükseklkler blnen 200 nokta kullanılmıştır. Verlern enlem değerler 41 29 11 > > 40 45 11 ve boylam değerler se 29 41 50 > > 27 57 36 arasında değşmektedr. Ortometrk yükseklkler se 1.254 m le 484.981 m arasındadır. Noktalar homojen dağılımda seçlmştr ve yaklaşık 25 km 2 ye br nokta düşmektedr. 4. UYGULAMA Geod yükseklğnn bulanık mantık le hesaplanmasında zlenen yol şöyledr İlk önce verler model ve test verler olmak üzere k parçaya ayrılır (genelde test verler toplam vernn %15-20 kadardır) daha sonra verlern kaç alt bölgeye ayrılacağı ve kullanılacak üyelk fonksyon çeşt seçlr ve böylece model verler kullanılarak bulanık model oluşturulur. Bu oluşturulan bulanık modeln geçerllğn test etmek çn test verlernn değerler bulanık modele grd olarak verlr ve bu noktalara at geod yükseklk değerler elde edlr. Daha sonra model noktalarındak ve test noktalarında elde edlen karesel ortalama değerler karşılaştırılır, eğer bu k değer brbrne yakın se modeln geçerllğ test edlmş aks halde bu model bölge çn kullanışlı değldr denr. Öteyandan, bu çalışmada, yukarıda anlatılandan braz farklı br şlem yapılmıştır. 200 noktanın heps model vers olarak alınmış ve test çn se hçbr ver bırakılmamıştır. Bulanık modeln geçerllğnn test edlmes yerne bu kez her br noktanın bulanık modele katkısı araştırılmıştır. Bu nedenle, sırası le her br nokta bulanık modeln dışında bırakılmış ve bulanık modeller ger kalan 199 nokta le oluşturulmuştur. Bulanık modeller kullanılarak, her br noktanın (200 noktanın) geod yükseklkler, her br noktada yapılan hatalar ve Karesel Ortalama Hata (KOH) değer hesaplanmıştır. Bu şlem her br nokta çn tekrar edlmş ve böylece toplam olarak 200 farklı bulanık model oluşturulmuştur. 64

Yılmaz M. Teknolojk Araştırmalar: HTED 2013 (1) 61-67 5. SONUÇLAR VE ÖNERİLER Matlab programının Bulanık mantık modülü altındak ANFIS kullanılarak geod yükseklkler seçlen 200 model noktasında hesaplanmıştır. Bulanık modellerde üçgen üyelk fonksyonları kullanılmış, noktaların enlem ve boylam değerler grd olarak, noktaların geod yükseklkler se çıktı olarak alınmıştır. Grdler yedşer (7) alt kümeye ayrılmış ve sonuçlar brnc derece doğru denklem şeklnde elde edlecek şeklnde seçlmştr. Bulanık modeller bölgede enlem ve boylam değerler belrl olan noktalarda geod yükseklklern bulmak çn oluşturulmuştur. Her br noktanın bulanık modele etksn araştırmak çn sırası le her nokta bulanık modeln dışında bırakılmıştır. Bu nedenle bulanık modeller sırası le 199 nokta le oluşturulmuş ve 1 nokta model dışında bırakılmıştır. Noktaların geod yükseklkler oluşturulan 200 farklı bulanık modele göre hesaplanmıştır. Hesaplanan bu geod yükseklkler GPS / Nvelman yöntemne göre elde edlmş ve grd olarak kullanılan geod yükseklkler le karşılaştırılmış ve sonuçlar Tablo 1 de görülmektedr. Tablo 1 ncelendğnde, mnmum hatalar sırası le (parantez çnde at olduğu nokta numaraları verlmştr) -8.655 m (34300), -3.156 m ( 34333), -2.110 m ( 34295), -1.167 m ( 34294) ve - 0.341 m ( 34315) elde edlmştr. Öte yandan maksmum hatalar se 0.305 m (34296), 0.181 m (34578), 0.144 m ( 34299), 0.131 m ( 34428) ve 0.110 m ( 34310) bulunmuştur. KOH değerler se 0.61249 m (34300 numaralı noktada) ve 0.02511 (34299) arasında değşmektedr. Bu noktaların yerlerne bakıldığında, hata değerlernn neden büyük olduğu açıktır. Örneğn, en büyük negatf hataya sahp olan noktalar kenarda olan noktalardır. Bu noktaların dağılımı ve yerler Şekl 3 de gösterlmştr. Eğer bulanık model bu noktalar çıkarıldıktan sonra oluşturulunca, bu noktalar doğal olarak bulanık modeln dışında kalmaktadırlar ve noktaların geod yükseklklern hesaplanacağı nokta (lar) da yakında olmadığından hata değerler yüksek çıkmaktadır. Tablo 1. Bulanık modellerde maksmum, mnmum hatalı noktalar at oldukları noktalar ve KOH değerler Bulanık modelden Maksmum hata (m)ve at Mnmum hata (m)ve at KOH (m) atılan nokta no olduğu nokta no olduğu nokta no 1031 0.0591 34357-0.1129 1031 0.02489 14606 0.0724 14606-0.0897 1031 0.02499 15783 0.0655 34640-0.0957 15783 0.02478 16409 0.0684 34640-0.1103 16409 0.02585 16437 0.0666 34640-0.1230 16437 0.02591 16447 0.0751 16447-0.0886 1031 0.02496 20073 0.0964 20073-0.0868 1031 0.02530 34058 0.0676 34640-0.1401 34058 0.02647 34294 0.0696 34640-1.1670 34294 0.08607 34295 0.0686 34640-2.1095 34295 0.15118 34296 0.3045 34296-0.0874 1031 0.03268 34299 0.1442 34299-0.0872 1031 0.02704 34300 0.0705 34640-8.6551 34300 0.61249 34301 0.0656 34640-0.1722 34301 0.02681 34304 0.0705 34640-0.0972 34304 0.02482 34310 0.1156 34310-0.0896 1031 0.02589 34315 0.0676 34640-0.3410 34315 0.03445 34333 0.0677 34640-3.1563 34333 0.22454 34357 0.0770 34357-0.0870 1031 0.02477 34398 0.0821 34398-0.0861 1031 0.02498 34415 0.1155 34415-0.0866 1031 0.02538 34423 0.0678 34640-0.0896 34423 0.02522 34428 0.1305 34428-0.0886 1031 0.02610 34578 0.1814 34578-0.0876 1031 0.02774 34591 0.0824 34591-0.0846 1031 0.02492 34640 0.1086 34640-0.0807 1031 0.02514 34767 0.0688 34767-0.1476 1031 0.02670 34778 0.0854 34778-0.0870 1031 0.02506 65

Enlem (derece) Teknolojk Araştırmalar: HTED 2013 (1) 61-67 Bulanık Mantık le Hesaplanan Geod Yükseklğne 34295 34294 41.4 34296 34310 34428 34415 34423 41.2 34301 20073 34299 34398 34357 34304 34591 34058 1031 34640 15783 34333 41 34300 14606 34315 34578 34767 34778 40.8 28 28.2 28.4 28.6 28.8 29 29.2 29.4 29.6 Boylam (derece) 66 16409 16437 16447 Şekl 3: çalışmada kullanılan 200 noktanın dağılımı (+ ve nokta numarası en büyük hata değerlerne sahp noktaları, + se dğer noktalar gösterlmektedr) Tablo 2: Bulanık modellerde maksmum hatalı (poztf ya da negatf) noktalar atıldıktan sonra kalan hatalara at değerler Bulanık modelden Maksmum hata (m)ve at Mnmum hata (m)ve at KOH (m) atılan nokta no olduğu nokta no olduğu nokta no 1031 0.0591 34357-0.0787 34304 0.02364 14606 0.0698 34640-0.0897 1031 0.02452 15783 0.0655 34640-0.0858 1031 0.02390 16409 0.0684 34640-0.0875 1031 0.02471 16437 0.0666 34640-0.0879 1031 0.02447 16447 0.0686 34640-0.0886 1031 0.02445 20073 0.0665 34640-0.0868 1031 0.02443 34058 0.0676 34640-0.0834 1031 0.02461 34294 0.0696 34640-0.0903 1031 0.02452 34295 0.0686 34640-0.0874 1031 0.02464 34296 0.0686 34640-0.0874 1031 0.02464 34299 0.0681 34640-0.0872 1031 0.02511 34300 0.0705 34640-0.0957 1031 0.02424 34301 0.0656 34640-0.0885 1031 0.02394 34304 0.0705 34640-0.0897 1031 0.02391 34310 0.0694 34640-0.0896 1031 0.02462 34315 0.0676 34640-0.0876 1031 0.02466 34333 0.0677 34640-0.0884 1031 0.02473 34357 0.0673 34640-0.0870 1031 0.02422 34398 0.0693 34640-0.0861 1031 0.02435 34415 0.0686 34640-0.0866 1031 0.02409 34423 0.0678 34640-0.0884 1031 0.02448 34428 0.0673 34640-0.0886 1031 0.02448 34578 0.0676 34640-0.0876 1031 0.02466 34591 0.0650 34640-0.0846 1031 0.02429 34640 0.0577 34357-0.0807 1031 0.02400 34767 0.0688 34640-0.0878 1031 0.02464 34778 0.0666 34640-0.0870 1031 0.02438 Eğer en büyük (poztf ya da negatf) hata bulanık modeln dışında kalmış nokta da elde edlmşse bu noktadak en büyük hata değer elmne edlmş ve kalan noktalardak en büyük hata değerler yenden belrlenmştr. Bu hesaplamaya lşkn değerler Tablo 2 de gösterlmştr. Tablo 2 ye bakıldığında mnmum hatalar sırası le -0.096 m (34300), -0.090 m ( 34294, 14606, 34304, ve 34310) elde edlmştr.

Yılmaz M. Teknolojk Araştırmalar: HTED 2013 (1) 61-67 Öte yandan maksmum hatalar se 0.071 m (34300, 34340), 0.070 m (14606), 0.070 m ( 34294), 0.069 m (34310) bulunmuştur. KOH değerler se 0.02364 m ( 1031) le 0.02511 ( 34299) arasında değşmektedr. Tablo 2 göstermektedr k, 34640 numaralı nokta en büyük poztf hataya sahp nokta öte yandan 1031 numaralı nokta se en büyük negatf hataya sahp nokta olarak görülmektedr. Bu sonuçlarda bu noktaların koordnatlarının hatalı olduğuna şaret etmektedr ve bulanık modellerden çıkarılmalıdır. Bulanık mantığın jeodeznn öneml problemlernn çözümünde kullanılan br hesaplama yöntem olduğu daha öncek çalışmalarda gösterlmştr. Bu çalışmada se bulanık mantığın model oluşturan noktaların doğruluğunun araştırılması konusunda da kullanılableceğ ortaya çıkarılmıştır. Yöntemn dezavantajı se bu şlemn uzun br zaman gerektrmesdr. 6. KAYNAKLAR 1. Seager J, Coller P, Krby J, 1999. Modellng geod undulatons wth an artfcal neural network. IIEEE, Internatonal Jont Conference on Volume 5, 10-16 July 1999 Page(s):3332 3335. 2. Kotsaks C, Sders MG, 1999. On the adjustment of combned GPS/levellng/ geod networks. J Geod 73:412 421. 3. Torge W, 1980. Geodesy. Walter de Gruyter, Berln. 4. Akyılmaz, O, Ayan, T, Özlüdemr, T, 2003. Geod surface approxmaton by usng Adaptve Network Based Fuzzy Inference Systems, AVN p. 308 315. 5. Kavzaoğlu, T., Saka, M.H., 2005. Modellng local GPS/Levellng geod undulatons usng artfcal neural networks. Journal of Geodesy 78, 520 527 6. Yılmaz, M., Arslan, E., 2011, Effect of ncreasng number of neurons usng artfcal neural network to estmate geod heghts, Internatonal Journal of the Physcal Scences Vol. 6(3), pp. 529-533 7. Yılmaz, M., Arslan, E., 2010, Adaptve network based on fuzzy nference system estmates of geod heghts nterpolaton, Scentfc Research and Essays Vol. 5(16), pp. 2148-2154 8. Jyh- Shng, R J, 1995. Neuro fuzzy modellng and control, Proceedngs of the IEEE, 83, No:3, 378-406 9. Ayan T, Aksoy A, Denz R, Arslan E, Çelk RN, Özşaml C, Denl H, Erol S, Özöner B, 1999. Istanbul GPS network techncal report, ITU Cvl Engneerng Faculty, Department of Geodesy and Photogrammetry Engneerng, Istanbul. 67