Derin öğrenme yöntemi ile iyonosferik tec değişimlerinin tahmin edilmesi
Forecasting of ionospheric tec variations by deep learning method
Yazar: İSMAİL DEMİRYEGE
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ULUKAVAK
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
İyonosfer tabakası, Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS) uydularının radyo dalgalarının frekanslarına bağlı olarak zaman gecikmesi oluşturan aktif bir ortam olarak tanımlanmaktadır. İyonosferik çalışmaların birçoğu, GPS sinyallerinden elde edilen toplam elektron içeriği (TEC) değişiklikleri kullanılarak gerçekleştirilir. Günümüzde iyonosferin fiziksel yapısı üzerine yapılan çalışmalar, uzay iklimi koşullarının tahmini, konumlandırma, navigasyon ve iletişim gibi birçok alanda devam etmektedir. Bu çalışmanın amacı, iyonosferik TEC'nin kestirimi için derin öğrenmenin bir çeşidi olan uzun kısa vadeli bellek yönteminin en uygun ağ modelini oluşturmaktır. Tasarlanan model ve ilgili özellikleri, MATLAB® ortamında özelleştirilmiş Derin Öğrenme Araç Kutusu kullanılarak hazırlanmıştır. Bu çalışmada, Türkiye'nin farklı bölgelerinde bulunan ve Türkiye Ulusal Sabit GPS Ağı (TUSAGA-Aktif)'na kayıtlı olan SURF, GEME, HEND ve ANTL isimli istasyonların 2016-2019 yılları arasında iki saat çözünürlüklü GPS gözlemleri kullanılmıştır. 2019 yılının ilk altı ayı için iyonosferik TEC değişimlerini tahmin etmeyi amaçlayan bu çalışmada, her bir istasyon için optimum parametreler araştırılmıştır. Tahmini yapılan TEC'lerin, Momentumlu Stokastik Gradyan İnişi (SGDM) ve Uyarlanabilir Moment (ADAM) optimizasyonlarıyla karesel ortalama hataları (KOH) elde edilmiş ve birbirleriyle kıyaslanmıştır.

Abstract:
The ionosphere layer is defined as an active medium that creates a time delay depending on the frequencies of the radio waves of the Global Positioning System (GPS) satellites. Most ionospheric studies are performed using changes in total electron content (TEC) obtained from GPS signals. Today, studies on the physical structure of the ionosphere continue in many areas such as the prediction of space climate conditions, positioning, navigation and communication. The aim of this study is to create the most appropriate network model of the long-short-term memory (LSTM) method, which is a type of deep learning, for the estimation of ionospheric TEC. The designed model and its related features have been prepared in the MATLAB® environment using the Deep Learning Toolbox. In this study, two-hour resolution GPS observations of the stations named SURF, GEME, HEND and ANTL where are located in different regions of Turkey and registered to the Turkey National Constant GPS Network (TUSAGA-Aktif) were used between 2016-2019. In this study, which aims to predict ionospheric TEC changes for the first six months of 2019, optimum parameters were investigated for each station. The mean-square errors (RMSE) of the predicted-TECs were obtained from Momentum Stochastic Gradient Descent with Momentum (SGDM) and Adaptive Moment (ADAM) optimizations and compared with each other.