Derin öğrenme tabanlı iyonosferik TEC tahmini

Authors : İsmail DEMİRYEGE, Mustafa ULUKAVAK

Pages : 80-87

Doi:10.29128/geomatik.870773

View : 14 | Download : 9

Publication Date : 2022-08-15

Article Type : Research Paper

Abstract :İyonosfer tabakası, Küresel Konumlandırma Sistemi insert ignore into journalissuearticles values(GPS); uydularına ait radyo sinyallerinin frekanslarına bağlı olarak zaman gecikmesine neden olan bir ortamdır. Çoğu iyonosferik çalışma, GPS gözlemlerinden elde edilen toplam elektron içeriği insert ignore into journalissuearticles values(TEC); değişimleri kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Günümüzde iyonosferin fiziksel yapısı ile ilgili çalışmalar, uzay iklim koşullarının tahmini, konumlandırma, navigasyon ve iletişim gibi birçok alanda devam etmektedir. Bu çalışma, iyonosferik TEC`in tahmini için derin öğrenme tabanlı bir model oluşturulması amaçlanmıştır. Bu yöntem için tasarlanan yapay sinir ağı ve ilgili parametreleri, Derin Öğrenme Araç Kutusu kullanılarak MATLAB® ortamında hazırlanmıştır. Çalışmada Harran Üniversitesi Kampüs Alanında bulunan HRUH sabit GNSS istasyonuna ait GPS gözlemleri kullanılmıştır. Bu çalışmada, 2019 yılının ilk altı ayı için iyonosferik TEC değişimlerini tahmin etmeyi amaçlayan optimum parametrelerin belirlenmesi araştırılmıştır. Oluşturulan modelde yineleme sayısı sabit olarak insert ignore into journalissuearticles values(i = 100); seçilmiştir. Gizli katman sayısının 20 olarak seçildiği parametrelerle minimum karesel ortalama hata insert ignore into journalissuearticles values(KOH); değeri ±0.287 TECU hesaplanmıştır. 1 gizli katmanda hesaplanan tahmin modelinin KOH değeri ise ±0.472 TECU`dur. 
Keywords : Derin Öğrenme, TEC, GPS, İyonosferik Gecikme, LSTM