Comparison of the Performance of the Regression Models in GPS-Total Electron Content Prediction
Yazarlar (3)
Buse Akyüz
Doç. Dr. Seçil KARATAY Kastamonu Üniversitesi, Türkiye
Dr. Öğr. Üyesi Faruk ERKEN Kastamonu Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(ESCI dergilerinde yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | JOURNAL OF POLYTECHNIC-POLITEKNIK DERGISI | ||
| Dergi ISSN | 1302-0900 Wos Dergi | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | ESCI | ||
| Makale Dili | İngilizce | Basım Tarihi | 03-2023 |
| Kabul Tarihi | 13-10-2022 | Yayınlanma Tarihi | 27-03-2023 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 26 / 1 / 321–328 | DOI | 10.2339/politeknik.1137658 |
| Makale Linki | http://dx.doi.org/10.2339/politeknik.1137658 | ||
| Özet |
| İyonosfer, üst atmosferde radyo iletişiminin sağlandığı önemli bir katmandır. İyonosfer atmosferin 50 km ila 1000 km yüksekliği boyunca yer alır. İyonosferin en önemli parametresi olan elektron yoğunluğu, konuma, zamana, mevsimlere, yüksekliğe, güneş, jeomanyetik ve sismik aktiviteye bağlı olarak değişir. Elektron yoğunluğunun ölçülebilir önemli bir miktarı, iyonosferin ve üst atmosferin yapısını araştırmak için kullanılan Toplam Elektron İçeriği’dir (TEİ). TEİ kestiriminde, düşük maliyetli ve yaygın alıcı ağına sahip olan Yerküresel Konumlama Sistemi (YKS) yaygın olarak kullanılır. Bu çalışmada YKS’den kestirilen IONOLAB-TEC verileri kullanılmıştır. TEİ'nin tahmini, Dünya-uzay ve uydudan uyduya iletişim sistemlerini çalıştırmak ve planlamak, TEİ kullanarak deprem haberci sinyallerini oluşturmak ve iyonosferdeki anomalileri tespit etmek için önemli bir olgudur. Bu çalışmada, YKS’den elde edilen IONOLAB-TEC verileri, regresyon modelleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Test edilen algoritmalar arasında, Üstel Gauss Süreç Regresyon ve Etkileşimli Lineer Regresyon algoritmalarının, TEC tahmini için oldukça başarılı ve yüksek performanslı bir modeller olduğu gözlenmiştir. |
| Anahtar Kelimeler |
| Toplam elektron içeriği | makine öğrenmesi | tahmin | regresyon | Total electron content | machine learning | prediction | regression |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Web of Science | 3 |
| Google Scholar | 3 |