Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Geodezyjny

1 2010

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: observation sequences

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Modelowanie quasi-dokładne ciągów obserwacyjnych jako algorytm heurystycznej penetracji zbiorów obserwacji

Adamczewski Z., Larsen L.

Przegląd Geodezyjny

2010

R. 82, nr 2

3-7

W tej pracy pokazano, jak można zamodelować heurystycznie ciąg obserwacyjny za pomocą szeregu trygonometrycznego de Broglie'a, aby uzyskać residua bliskie zeru. Realizacja modelu nazwanego modelem quasi-dokładnym następuje w dwóch etapach: 1) wyznaczenie okresów sinusoid składowych szeregu przez dokonanie analizy spektralnej ciągu obserwacyjnego oraz 2) wyznaczenie amplitud i faz tych sinusoid nieliniową metodą najmniejszych kwadratów. Podany model nieliniowy nosi cechy heurystyczne, podobnie jak sztuczne sieci neuronowe i inne algorytmy heurystycznej penetracji danych obserwacyjnych. Na realnym przykładzie pokazano dylemat interpretacji wyników obserwacji zjawisk przyrodniczych, wykonywanych incydentalnie. Z jednej strony zasadne jest przyjęcie, że najczęściej zjawiska te zmieniają się w sposób ciągły, a wtedy (jeżeli pomiary są dokładne) zastosowanie heurystycznego opracowania obserwacji jest bardziej uprawnione niż ich wygładzanie, z drugiej zaś strony bezkrytyczne przyjęcie modelu heurystycznego może prowadzić do konfabulacji.

In this work it is shown how an observation sequence can be heuristically modelled by de Broglie's trigonometric series to obtain near zero residuals. This model, called quasi precise, is realised in two steps: 1) calculating the periods of the sinusoidal components of the series by performing spectral analysis of the observation sequence. 2) calculating amplitudes and phases of those sinusoids using the non-linear least squares method. The non-linear model presented here carries heuristic features similar to neuronal network and other heuristic observational dataset penetration algorithms. In a real-life example the dilemma of interpreting the results of measurements of natural phenomena is shown. On one hand it is correct to assume that these phenomena are changing in a continuous manner and thus, for precise measurements, using the heuristic model of processing the data is more justified than smoothing the data. On the other hand blind application of heuristic models can lead to confabulations.