AI Summary & Key Takeaways
AI InsightTherefore, different ways of solution for determining outlier measurement groups have been required and recently, use of robust prediction method has been raised.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Increasing accuracy and reliability through more measurements have been basic principle in geodetic works. "The Least Squares Method (LSM)" is used to obtain best appropriate solution from measurement group including outlier and systematic errors. Gross measurement errors in a measurement group have biased effect on the LSM results. Traditional solution methods used in determining of outlier measurement groups have some negative characteristics, - such as, these methods fail in determining of more than one outlier measurement, distribute a measurement's error to the other measurements' corrections and eliminate the measurement determined as outlier from measurement group. Therefore, different ways of solution for determining outlier measurement groups have been required and recently, use of robust prediction method has been raised.
Özet
Fazla sayıda ölçü yapılarak sonuçların doğruluğu ve güvenirliği artırmak jeodezik çalışmalarda sürekli temel ilke olmuştur. Kaba ve sistematik hataları içermesi kaçınılmaz olan ölçü grubundan en uygun çözüm elde etmek için "En Küçük Kareler Yöntemi (EKKY)" kullanılır. Ölçü grubunun içerdiği, belirlenemeyen ölçü hataları EKKY ile elde edilen sonuçlar üzerinde bozucu etkiye sahiptir. Üyuşumsuz ölçü gruplarının belirlenmesi için kullanılan geleneksel çözüm yöntemleri; birden fazla üyuşumsuz ölçüyü belirlemekte başarısız olması, bir ölçünün hatasını diğer ölçülerin düzeltmelerine yayması ve üyuşumsuz olarak belirlenen ölçünün ölçü grubundan çıkarılması gibi olumsuzluklara sahiptir. Bu nedenle farklı yaklaşımlara gereksinim duyulmuş ve alternatif bir yöntem olarak robust kestirim yöntemi üyuşumsuz ölçü gruplarının belirlenmesi için kullanılmaya başlanmıştır.