Kalman filtresi ve robustlık
dc.contributor.advisor | Alioğlu, Fazil | |
dc.contributor.author | Cenan, Nuri | |
dc.date.accessioned | 2020-12-30T09:39:11Z | |
dc.date.available | 2020-12-30T09:39:11Z | |
dc.date.submitted | 1998 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/512292 | |
dc.description.abstract | ÖZET Yüksek Lisans Teri KALMAN FİLTRESİ VE ROBUSTLEK Nuri CENAN Ankara Üniversitesi Fen Bitimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman : Doç. Dr. Fazıl ALİEV 1998,Sayfa:55 Jüri : Doç, Dr. Fazıl ALİEV Prof.Dr.Ömer L.GEBİZLİOĞLU Prof.Dr.Fikri ÖZTÜRK Bu çalışmada, kesikli-zaman durum-uzay modeli için Kalman Filtresi ile Güçlü Kalman Filtresinin türetimi ve örnekler üzerindeki durumlar için Güçlü Kalman Filtresinin Kalman Filtresine göre daha iyi sonuçlar vereceğini Burada Güçlü Kalman filtresi yaklaşımı için ` M-tahmin yöntemi ` olarak adlandırılan Huber' in `min-max yaklaşımı` kavramı temel alınmış ve çözümlerin elde edilmesinde Newton Algoritması kullanılmıştır.Yapılan çalışma neticesinde Kalman Filtresinin özellikle aykırı değerlerin bulunduğu durumlarda oldukça yetersiz kaldığı ancak Güçlü Kalman Filtresinin aykırı değerlerin tahminler üzerindeki olumsuz etkilerini azaltarak çok daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Kalman Fitresi, Güçlü Kalman Filtresi,M-tahmini,Durum-uzay modeli, Aykırı nokta | |
dc.description.abstract | ABSTRACT Masta- Thesis KALMAN FILTER AND ROBUSTNESS Nuri CENAN Ankara University Graduate Scholl of Natural and Applied Siences Supervisor : Assoc Prof.Dr. Fazıl ALIEV 1998, Page: 55 Jury : Assoc Prof. Dr. Faal ALİEV Prof. Dr. Omer L. GEBİZLİO?LU ProfDr.FîkriÖZTÜRK in this study, for the discrete-time state-space model, Kalman Fitter and Robust Kalman Filter were derived and were compared aiming to show that the Robust Kalman Filter better results than the Kalman Filter does. Robust Kahnan liter approach was based on the concept of Huber's`min-max approach`, named M-estimation and Newton algorithm was used to obtain the robust solutions. As a result of the study, it was deduced that the Kalman Filter-especially for the states that involve outliers was not that good at estimating the results. On the other hand, it was seen that the Robust Kalman Filter reduces the negative effects of outliers on estimates and gives much better results. Key Words : Kalman Filter, Robust Kalman Filter,M-estimation,State-space model, outlier | en_US |
dc.language | Turkish | |
dc.language.iso | tr | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | İstatistik | tr_TR |
dc.subject | Statistics | en_US |
dc.title | Kalman filtresi ve robustlık | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Diğer | |
dc.subject.ytm | Kalman filter | |
dc.subject.ytm | Robust statistic | |
dc.identifier.yokid | 76819 | |
dc.publisher.institute | Fen Bilimleri Enstitüsü | |
dc.publisher.university | ANKARA ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 76819 | |
dc.description.pages | 55 | |
dc.publisher.discipline | Diğer |