2 cos 1 L (5.3) ( :manyetik enlem)
L = 4.11 değeri için formülden o 44 . 60
hesaplanır. (NTQ durumu) L = 6.63 değeri için formülden o
14 . 67
hesaplanır. (DTD durumu)
5.3 Veri Setlerinin Ġncelenmesi ve Uygun ġekilde Düzenlenmesi
Veri seti olarak her saat için Moskova istasyonundan 79-80-81 yıllarında ölçülen foF2 kritik frekans değerleri bulunmaktadır. Bazı eksik veri değerleri olmasına rağmen bunlar az sayıda olduğundan sonuca fazla bir etkisi olmayacaktır. Aşağıda verileri gösteren örnek bir dosya yer almaktadır (Tablo 5.1). Sütunlar her saat değerini temsil ederken satırlar günleri temsil etmektedir. Her dosya bir aylık veriden oluşmaktadır. „0‟ ile görülen datalar veri boşluklarını belirtmektedir. Yapay sinir ağı modelinin eğitiminde ve simulasyonunda bu eksik veriler kullanılmamıştır.
Tablo 5.1 Her saat için kritik frekans verilerini içeren örnek bir dosya
saat 1 saat 2 saat24
1.gün 065 061 059 063 - - - - - - 084 2.gün 068 068 0 085 - - - 087 .
.
31.gün 076 077 083 091 - - - 075
Veri setleri aşağıdaki gibi hazırlanmıştır (Tablo 5.1). 79-80-81 senelerine ait bütün veriler belirtilen zaman periyotlarında Kp indeks koşulunu sağlayacak şekilde seçilerek NTQ ve DTD için ayrılmıştır. 1979 senesine ait veriler yapay sinir ağı modelini eğitmek, 1980 senesine ait veriler modelin eğitildiğini onaylayıp eğitim sürecine son vermek ve 1981 senesine ait veriler de modelin başarımını sınamak için kullanılmıştır.
Tablo 5.2 Model için hazırlanan veri setleri
21-24-03 2 ≤ Kp <3 NTQ 1979 eğitim 09-12-15 3 ≤ Kp ≤ 4 DTD 1979 eğitim 21-24-03 2 ≤ Kp < 3 NTQ 1980 onaylama 09-12-15 3 ≤ Kp ≤ 4 DTD 1980 onaylama 21-24-03 2 ≤ Kp < 3 NTQ 1981 sınama 09-12-15 3 ≤ Kp ≤ 4 DTD 1981 sınama
Zamanla değişen foF2 değerleri üzerinde yapılan çalışmalarda dört farklı durum incelenmiştir.
NTQ durumu
21-24-03 saatleri arasında 2 ≤ Kp < 3 koşulunu sağlayan değerler alınarak model eğitilmiştir.
DTD durumu
09-12-15 saatleri arasında 3 ≤ Kp ≤ 4 koşulunu sağlayan değerler alınarak model eğitilmiştir.
TROGH durumu
NTQ + DTD durumları için ortak modelleme yapılmıştır. GENEL durum
Bütün NTQ + DTD + NTQ‟ + DTD‟ durumlarının hepsi kullanılmıştır. 5.4 Sonuçlar ve Değerlendirme
Veriler uygun şekilde düzenlendikten sonra program koşturulmuş ve elde edilen sonuçlar Tablo 5.3‟ de gösterilmiştir.
Tablo 5.3 Modelin başarımının hata analizi ile incelenmesi
Genel durum Trough durumu DTD durumu NTQ durumu
Normalize hata 0.05533 0.22058 0.07962 0.09155 RMS 0.49390 2.10442 1.14860 0.64318 Mutlak hata 0.35669 1.34025 0.78452 0.43804 Korelasyon katsayısı 0.98666 0.78331 0.88735 0.91030
Eğitim süreci boyunca öğrenme oranı ve momentum oranı gibi değerler adaptif yöntem ile belirlenmiştir. Adaptif yöntem bu oranların her iterasyon için en uygun değerlerinin belirlenmesini sağlamaktadır. Değişen momentum oranı ve öğrenme oranı da eğitim sürecinin başarımını arttırmaktadır.
Modelin eğitimi, oluşturulan veri setinin girişe beslenmesi ve çıkışta bulduğu değeri gerçek değer ile kıyaslayarak bir sonraki adım için ağırlık vektörlerini yenilemesi şeklinde gerçekleşmekteydi. Bu işlemlerin her biri iterasyon olarak adlandırılmaktadır. Veri setimizin tamamının beslenmesi ise1 devir (epoch) olarak tanımlanmaktadır. Dört farklı durum için de eğitimin durdurulduğu devir sayıları şöyledir:
Genel durum : 81 devir Trough durumu : 20 devir DTD durumu : 18 devir NTQ durumu : 13 devir
Modelin başarımını ölçmek için modelden elde edilen kritik frekans verileri ile gerçek değerler karşılaştırılarak bir hata analizi gerçekleştirilmiştir. Bu analizde normalize hata, mutlak hata ve RMS hata değerleri dört farklı durum için de elde edilmiştir. Buna ek olarak ölçülen gerçek değerler ve elde edilen değerler arasında korelasyon katsayısı hesaplanmıştır.
Mutlak hata ve RMS hata değerlerinin birimi Mhz olup kullanıcıyı direk bilgilendirme açısından önemlidir. Arzu edilen ve model tarafından tahmin edilen kritik frekans değerlerinin korelasyon katsayısı, modelin lineer olmayan fonksiyonlar ile birbirleriyle ilişkili kavramları ne kadar iyi öğrenebildiğinin bir göstergesi olmaktadır.
Elde edilen sonuçlara bakıldığında NTQ ve genel durum için oldukça düşük hata değerleri elde edilmiştir. Buna karşın DTD hataları biraz daha fazla çıkmıştır. En yüksek hata DTD ve NTQ durumlarının birlikte ele alınarak incelendiği Trough durumudur. Burada hatanın yüksek oluşu uygulanan zaman süreci için sınır Kp değerlerinin iyi belirlenememesi olabilir. Bunun nedeni de trough verisi seçmek için kullandığımız (5.1) ve (5.2) formüllerinin Moskova‟ dan daha düşük enlemler için çıkarılmış olmasıdır. Bu formüller 2001 yılında Slough ve Uppsala için yapılan çalışmadan alınmıştır [1].
Manyetik enlemdeki kaymalar da daha önce yapılan çalışmaya göre yaklaşık o 5 daha yüksektir.
Şekil 5.3 Genel durum için mutlak hatanın tüm veriler üzerindeki değişimi
2001 yılında Uppsala istasyonu için yapılan çalışmada elde edilen sonuçlar RMS hata bazında MHz cinsinden trough durumu için 0.5171, DTD durumu için 0.51601, NTQ durumu için 0.48302 ve genel durum için 0.70632‟ dir. Yapılan bu çalışmadaki sonuçlar ile karşılaştırıldığında genel durum için daha iyi sonuç vermesine rağmen DTD, NTQ ve Trough durumları için daha fazla hata değerleri ile karşılaşılmıştır.
Şekil 5.4 Tahmin edilen foF2 değerleri ile gözlemlenen foF2 değerlerinin genel durum için dağılım grafiği
Bu konuda bundan sonra yapılacak çalışmalarda oluşturacak veri setinde belirlenecek Trough durumlarının çalışılan bölgeye göre uygun formüllerin çıkarılmasını gerekmektedir. Diğer bir deyişle enlemlerdeki maksimum kaymanın o
10 ‟ yi geçmemesi uygun olacaktır. Bunun yanında giriş vektörünün bölüm 3‟ de bahsettiğimiz diğer indeks bilgileri kullanılarak zenginleştirilmesi modelin değişimler arasındaki ilişkilendirmeyi daha iyi yapabilmesini sağlayacaktır.
Şekil 5.5 1981 Haziran ayına ait tahmin edilen (devamlı çizgi) ve gözlemlenen (kesikli çizgi) foF2 değerlerinin genel durum için gösterimi
Şekil 5.6 Genel durum için 11 Haziran 1981 tarihine ait gün boyunca zamana bağlı olarak değişimi tahmin edilen (devamlı çizgi) ve gözlemlenen (kesikli çizgi) foF2 değerleri