PERFORMANCE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS ON KRIGING METHOD IN MODELING LOCAL GEOID

A transformação das altitudes elipsoidais determinadas por técnicas satelitais emlocais de altitudes niveladas requer o conhecimento da altitude geoidal no ponto deinteresse. Entretanto, as altitudes geoidais de cada ponto nem sempre estãodisponíveis. A fim de determiná-las, um geóide local de transformação deve serdeterminado ou calculado através de métodos apropriados. Uma maneira de fazeristo, é usar pontos de controle de ambos cujas altitudes elipsoidais e niveladasestejam disponíveis. Neste estudo, apresenta-se os resultados da comparação entreo geóide obtido por ANN e o método da Krigagem na modelagem do geóide local. Além disso, a habilidade da transformação dos métodos foi investigada através deuma rede geodésica teste na área metropolitana de Bursa na Turquia. Os resultadossugerem que o modelo por ANN exibe melhores resultados que o método daKrigage

Treatment of skewed multi-dimensional training data to facilitate the task of engineering neural models

WOS: 000246315200015Successful application of neural network models relies heavily on problem-dependent internal parameters. As the theory does not facilitate the choice of the optimal parameters of neural models, these can solely be obtained through a tedious trial-and-error process. The process requires performing multiple training simulations with various network parameters, until satisfactory performance criteria of a neural model are met. In literature, it has been shown that neural models are not consistently good in prediction under highly skewed data. Consequently, the cost of engineering neural models rises in such circumstance to seek for appropriate internal parameters. In this paper the aim is to show that a recently proposed treatment of highly skewed data eases the task of practitioners in engineering neural network models to meet satisfactory performance criteria. As the applications of neural models grows dramatically in diverse engineering domains, the understanding of the treatment show indispensable practical values. (c) 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved