Çok Katmanlı Algılayıcı Yapay Sinir Ağı ile Jeodezik Elipsoidal Koordinatların (φ, λ, h) 3 Boyutlu Global Kartezyen Koordinatlara (X, Y, Z) Dönüşümü
Transformation of Geodetic Ellipsoidal Coordinates (φ, λ, h) to 3 Dimensional Global Cartesian Coordinates (X, Y, Z) with Multi-layer Perceptron Artificial Neural Network
Yazar: Konakoglu, Berkant
Dergi: Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 10 No. 3, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Multi-layer Perceptron Artificial Neural Network,Geodetic Ellipsoidal Coordinates,Coordinate Transformation,3B Global Cartesian Coordinates ; Koordinat Dönüşümü,Çok Katmanlı Algılayıcı Yapay Sinir Ağı,Jeodezik Elipsoidal Koordinatlar,3B Global Kartezyen Koordinatlar

Jeodezik elipsoidal koordinatlar (φ, λ, h) ileüç boyutlu (3B) global kartezyen koordinatlar (X, Y, Z) arasındaki dönüşüm işlemisıklıkla karşılaşılan bir problemdir.  Bu dönüşüm problemini çözmek için sadece biryöntem bulunmuştur. Mevcut araştırmalar incelendiğinde jeodezik elipsoidalkoordinatlardan 3B global kartezyen koordinatlaradönüşüm yöntemine alternatif olabilecek tekniklerin uygulanması ve testedilmesi konusunda tam olarak değinilmediği belirlenmiştir. Bu çalışmanın amacıçok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağı (ÇKAYSA) kullanarak jeodezik elipsoidalkoordinatlardan 3B global kartezyenkoordinatlara dönüşüm yöntemininperformansını araştırmaktır. Tahmin için Türkiye Ulusal Temel GPS Ağı’na(TUTGA) ait 594 noktalı veri seti kullanılmıştır. Yapılan çok sayıda denemelersonucu eğitim algoritması olarak Bayesian Regulation ve gizli katman sayısı 2olarak belirlenmiştir. ÇKAYSA modellerinin performans değerlendirmesi içinkaresel ortalama hata (KOH), ortalama mutlak hata (OMH) ve belirlilik katsayısı(R2) kriterleri kullanılmıştır.Test sonuçlarına göre ÇKAYSA ile 3B global kartezyen koordinatların bileşenleriiçin KOH değeri 0.4536 cm ile 0.9411 cm arasında, OMH değeri 0.3883 cm ile0.8165 cm arasında değişim göstermiş, tüm modeller için R2 değeri0.9999 olarak hesaplanmıştır. Sonuçları daha detaylı incelemek için tahminedilen değerler ile hesaplanan değerler arasındaki fark değerleri hesaplanmıştır. Buna göre, fark değerlerinin az sayıdaveri hariç sıfır değerine oldukça yakın olduğu görülmüştür. Söz konusu istatistikselkriterlere göre, bu çalışmada kullanılan ÇKAYSA’nın klasik koordinat dönüşümyöntemine alternatif olarak kullanılabilir bir yöntem olduğunu sonucunavarılmıştır.

The problem of transformation between geodeticellipsoidal coordinates (φ, λ, h) and three-dimensional (3D) global Cartesiancoordinates (X, Y, Z) is a common one. Only one method for solving thistransformation problem has been found. An examination of the current studiesreveals that the application and testing of possible alternative techniques fortransforming geodetic ellipsoidal coordinates to 3D global Cartesian coordinateshave not been fully addressed. The aim of this study was to investigate theperformance of a method of transforming geodetic ellipsoidal coordinates to 3Dglobal Cartesian coordinates using a multilayer perceptron artificial neuralnetwork (MLP-ANN). For the prediction, 594-point datasets of the TurkishNational Fundamental GPS Network (TNPGN) were used. As a result of many trials,the Bayesian Regulation was determined as the training algorithm and the numberof hidden layers was 2. The mean squared error (MSE), mean absolute error(MAE), and coefficient of determination (R2) were used for theperformance evaluation of the MLP-ANN model. According to the test results, theMSE value for the components of the MLP-ANN and the 3D global Cartesiancoordinates varied between 0.4536 cm and 0.9411 cm, the MAE value rangedbetween 0.3883 cm and 0.8165 cm, and the R2 value was calculated as0.9999 for all models. To examine the results in more detail, the differencebetween the estimated values and the calculated values was determined.Accordingly, it was found that the difference in the values was quite close tozero 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 alternativeto the classical coordinate transformation method.