Genelleştirilmiş regresyon sinir ağı ve bazı enterpolasyon yöntemlerini kullanarak yerel jeoid belirleme: Kars, Türkiye'de bir vaka çalışması

Bu çalışmada Türkiye’nin doğusunda yer alan Kars il sınırları içerisinde bulunan 641 tane GNSS/nivelman noktasına dayalı olarak, genelleştirilmiş regresyon yapay sinir ağı (GRNN), ağırlıklı ortalama (WA), multikuadrik (MQ) fonksiyonu, ters multikuadrik (IMQ) fonksiyonu ve yerel polinom (LP) yöntemleri kullanılarak en uygun yerel jeoid modelinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Lokal jeoid belirlemede kullanılan bu yöntemler arasından GRNN yöntemi ile yapılan çalışmaların sayısı literatürde oldukça sınırlıdır. Modelin performansını test etmek için 169 tane GNSS/nivelman noktası test verisi olarak seçilmiştir. Referans noktaları ve test noktaları seçilirken, bu noktaların çalışma alanı içerisinde homojen olarak dağılmasına özen gösterilmiştir. Farklı yöntemlerden elde edilen sonuçların doğruluğunu ve hata oranlarını öğrenmek için, karesel ortalama hata (RMSE), ortalama mutlak hata (MAE) ve belirlilik katsayısı (R2 ) kriterleri kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre GRNN metodu, diğer interpolasyon yöntemlerine göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Bu sonuçlar, GRNN metodunun çeşitli jeodezi problemlerinin modellenmesinde dikkate alınabileceğini göstermiştir..