Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
201751		Cascade modeling of nonlinear systems / Doğrusal olmayan dizgelerin ardışık modellenmesi Yazar:ERDEM TÜRKER ŞENALP Danışman: PROF. DR. ERSİN TULUNAY Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences Dizin:Sinir ağları = Nerve net ; Sistem modelleme = System modelling	Onaylandı Doktora İngilizce 2007 211 s.
Dogrusal olmayan dizgelerin özel Hammerstein biçimlerine dayanan modellenmesi dikkatealınmıstır. Hammerstein dizge modellemesinde bir dural dogrusalsızlık bir devingendogrusallıga ardısık sekilde baglanır.Bu çalısmanın temel katkıları: 1) Ardısık modellemede polinomlar yerine Bezier egridogrusalsızlık gösterimlerinin tanıtımı; 2) B-Spline egri dogrusalsızlık gösterimlerinintanıtımıdır. Sonuç olarak, dogrusal olmayan dizge modellemesinde yerel denetim elde edilir.Böylece, çıktıdaki beklenmeyen degismeler daha yakın olarak modellenebilir.Önemli bir gösterme durumu olarak bir model gelistirilir ve Orta Dogu Teknik ÜniversitesiSinirsel Aglar ve Ardısık Modeli (METU-NN-C) olarak adlandırılır.Uygulama örnekleri sefer, iletisim ve diger birçok teknik uygulamalar için önemli olan Yer'eyakın uzay süreçleri dikkate alınarak seçilir. Bu çalısmanın katkılarına dayanarak gelistirilenmodellerin Uzay Havası degistirgenleri dikkate alınarak nicelenen bozuculu kosullar altındaözellikle daha dogru oldugu gösterilir.Örnekler Toplam Elektron Miktarı (TEC) öngörümünü ve haritalamasını; basit kuvvet etkilisarkacın eklem açısının kestirimini; üzerine kuvvet uygulanan masa üzerinde yaylı ters çiftsarkacın eklem açılarının kestirimini; Van der Pol salınım yapıcısının tanınmasını vekonusmacıların tanınmasını içerir.Uluslararası Referans yonosfer (IRI-2001), ODTÜ Sinirsel Aglar (METU-NN) ve METUNN-C modellerinin uygulama basarım sonuçları niteliksel ve niceliksel karsılastırılır. Sayısalbir örnek olarak, dogrusalsızlıgı göstermede Bezier egrilerine sahip METU-NN-Ckullanılarak TEC öngörülerinde bulunmada ortalama mutlak yanılgı 1.11 TECu'dur.Yeni ardısık modellerin dizge tasarımcıları ve uygulayıcıları için umut verici oldugugösterilir.Anahtar Sözcükler: Ardısık modelleme, Hammerstein dizge modellemesi, Sinirsel Aglar,Yer'e yakın uzay süreçleri, haberlesme.
Modeling of nonlinear systems based on special Hammerstein forms has been considered. InHammerstein system modeling a static nonlinearity is connected to a dynamic linearity incascade form.Fundamental contributions of this work are: 1) Introduction of Bezier curve nonlinearityrepresentations; 2) Introduction of B-Spline curve nonlinearity representations instead ofpolynomials in cascade modeling. As a result, local control in nonlinear system modeling isachieved. Thus, unexpected variations of the output can be modeled more closely.As an important demonstration case, a model is developed and named as Middle EastTechnical University Neural Networks and Cascade Model (METU-NN-C).Application examples are chosen by considering the Near-Earth space processes, which areimportant for navigation, telecommunication and many other technical applications. It isdemonstrated that the models developed based on the contributions of this work are especiallymore accurate under disturbed conditions, which are quantified by considering Space Weatherparameters.Examples include forecasting of Total Electron Content (TEC), and mapping; estimation ofjoint angle of simple forced pendulum; estimation of joint angles of spring loaded inverteddouble pendulum with forced table; identification of Van der Pol oscillator; and identificationof speakers.The operation performance results of the International Reference Ionosphere (IRI-2001),METU Neural Networks (METU-NN) and METU-NN-C models are compared qualitativelyand quantitatively. As a numerical example, in forecasting the TEC by using the METU-NNChaving Bezier curves in nonlinearity representation, the average absolute error is 1.11TECu.The new cascade models are shown to be promising for system designers and operators.Keywords: Cascade modeling, Hammerstein system modeling, Neural Networks, Near-Earthspace processes, telecommunication.