Tez No | İndirme | Tez Künye | Durumu |
15945 |
Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.
|
Doğrusal olmayan (nonlinear) cevap yüzeyi modellerinin doğrusallıktan uzaklaşmaları ölçütleri ve bu ölçütlerin parametre tahminleri üzerine etkilerinin incelenmesi / Yazar:HÜLYA ATIL Danışman: PROF. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ Yer Bilgisi: Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Doğrusal olmayan modeller = Nonlinear models ; Parametre tahmini = Parameter estimation |
Onaylandı Doktora Türkçe 1991 138 s. |
Bu çalışmada, nonlinear cevap yüzeyi modellerinin doğrusallıktan uzaklaşmaları ölçütleri, bu ölçütlerin parametre tahminleri üzerine etkileri ve deneme deseninden nasıl etkilendikleri incelenmiştir. Nonlinearite ölçütleri kullanılan deneme desenine bağlı olmakta ve parametre değerlerinden etkilenmektedir. Hata varyansı ise nonlinearite ölçütlerini oransal olarak etkilemekte ve parametre tahminlerindeki sapma miktarlarım değiş tirmektedir. Dolayısı ile, nonlinear modellerde daha hassas çalışma yapılması ihtiyacı doğmaktadır. Aşırı derecede nonlinear olan modellerde, parametrelerin tahminlenmesi için Gauss-Newton yöntemi yerine daha uygun olan bir yöntemin kullanılması ve nonlinearite ölçütlerini minimize eden optimum desen çalışmaları yapılması önerilebilir. | |||
In this Ph.D. thesis, nonlinearity measures of nonlinear response surface mo dels and effects of nonlinearity to parameter estimates are examined. Effects of expe rimental design on nonlinearity measures are also considered. Nonlinearity measures depend on the experimental design used and are affected from parameter values. Also residual variance affects the nonlinearity measures pro portionally, so the amount of bias in parameter estimates are changed. Therefore, more sensitive experiments are needed in nonlinear models. In excessively nonlinear models, in order to obtain parameter estimates, using a more suitable method to esti mate parameters instead of Gauss-Newton is recommended. Future optimum design criteria may include minimizing nonlinearity measures to overcome difficulties as sociated with excessive nonlinearity. |