Statistical learning-based prognostic model of troposphere-caused satellite positioning error

Rad se zasniva na primjeni statističkog učenja prilikom razvoja prognostičkih modela pogreške satelitskog određivanja položaja nastale zbog prisustva troposferskih učinaka kao što su temperatura, tlak zraka i parcijalni tlak vodene pare. Eksperimentalni podatci prikupljeni s globalnih podatkovnih centara IGS i CDDIS, primijenjeni su za proces izrade prognostičkih modela, preuzetih pomoću izrađenog korisničkog sučelja u R programskom okruženju. RTKLIB knjižnica vršila je obradu eksperimentalnih podataka RINEX formata i kao izlaz pružila procijenjeni položaj i nastale pogreške. Prognostički modeli pružili su odgovarajuću točnost za sistemski karakter pogreške određivanja položaja primjenom pokazatelja uspješnosti modela. Model linearne regresije pokazao se najuspješnijim.This thesis is based on the application of statistical learning during the development of prognostic models of satellite positioning errors due to the presence of tropospheric effects such as temperature, air preassure and relative humidity. Experimental data collected from the global data centers IGS and CDDIS, downloaded from the created user interface in R programming environment, were used for the process of creating prognostic models. The RKTPOST library had processed experimental data in RINEX format and provided estimated position and errors as output. Prognostic models have provided adequate accurancy for the systematic character of positioning error by applying the model performance indicators. Linear regression model proved to be the most successful

Statistical learning-based prognostic model of troposphere-caused satellite positioning error

Rad se zasniva na primjeni statističkog učenja prilikom razvoja prognostičkih modela pogreške satelitskog određivanja položaja nastale zbog prisustva troposferskih učinaka kao što su temperatura, tlak zraka i parcijalni tlak vodene pare. Eksperimentalni podatci prikupljeni s globalnih podatkovnih centara IGS i CDDIS, primijenjeni su za proces izrade prognostičkih modela, preuzetih pomoću izrađenog korisničkog sučelja u R programskom okruženju. RTKLIB knjižnica vršila je obradu eksperimentalnih podataka RINEX formata i kao izlaz pružila procijenjeni položaj i nastale pogreške. Prognostički modeli pružili su odgovarajuću točnost za sistemski karakter pogreške određivanja položaja primjenom pokazatelja uspješnosti modela. Model linearne regresije pokazao se najuspješnijim.This thesis is based on the application of statistical learning during the development of prognostic models of satellite positioning errors due to the presence of tropospheric effects such as temperature, air preassure and relative humidity. Experimental data collected from the global data centers IGS and CDDIS, downloaded from the created user interface in R programming environment, were used for the process of creating prognostic models. The RKTPOST library had processed experimental data in RINEX format and provided estimated position and errors as output. Prognostic models have provided adequate accurancy for the systematic character of positioning error by applying the model performance indicators. Linear regression model proved to be the most successful

Statistical learning-based prognostic model of troposphere-caused satellite positioning error

Rad se zasniva na primjeni statističkog učenja prilikom razvoja prognostičkih modela pogreške satelitskog određivanja položaja nastale zbog prisustva troposferskih učinaka kao što su temperatura, tlak zraka i parcijalni tlak vodene pare. Eksperimentalni podatci prikupljeni s globalnih podatkovnih centara IGS i CDDIS, primijenjeni su za proces izrade prognostičkih modela, preuzetih pomoću izrađenog korisničkog sučelja u R programskom okruženju. RTKLIB knjižnica vršila je obradu eksperimentalnih podataka RINEX formata i kao izlaz pružila procijenjeni položaj i nastale pogreške. Prognostički modeli pružili su odgovarajuću točnost za sistemski karakter pogreške određivanja položaja primjenom pokazatelja uspješnosti modela. Model linearne regresije pokazao se najuspješnijim.This thesis is based on the application of statistical learning during the development of prognostic models of satellite positioning errors due to the presence of tropospheric effects such as temperature, air preassure and relative humidity. Experimental data collected from the global data centers IGS and CDDIS, downloaded from the created user interface in R programming environment, were used for the process of creating prognostic models. The RKTPOST library had processed experimental data in RINEX format and provided estimated position and errors as output. Prognostic models have provided adequate accurancy for the systematic character of positioning error by applying the model performance indicators. Linear regression model proved to be the most successful

Assessing hydrological parameters in coastal rivers using artificial intelligence

U ovom radu će biti prikazani preliminarni rezultati znanstvenog projekta čiji je cilj razvijanje prikladne računalne metode, potpomognute umjetnom inteligencijom, za procjenu vodostaja i protoka u priobalnim rijekama. Kao pilot područje odabrana je rijeka Neretva, najveća rijeka u istočnom dijelu Jadranskog sliva. Istraživanja su usmjerena na prevladavanje ograničenja postojećih pristupa procjene protoka u priobalnim rijekama koje su pod utjecajem uspora mora. Naime, zbog nelinearne interakcije između plimnih valova i protoka rijeka postojeći pristupi za procjenu protoka temeljeni na fizikalnim modelima nisu pouzdani, stoga su potrebni novi koncepti i metode proračuna. Kombiniranjem naprednih metoda strojnog učenja i numeričkog modeliranja, postignuta je preciznija i pouzdanija procjena protoka slatke vode koja se ulijeva u Jadransko more, kao i prognoza vodostaja na kritičnim lokacijama uzvodno od ušća. Prikazano istraživanje i razvijene metode imaju široku primjenu u upravljanju vodnim resursima i doprinose održivosti priobalnih ekosustava.This paper presents the preliminary results of a scientific project aimed at developing a suitable computer method, supported by artificial intelligence, for the assessment of water level and flow in coastal rivers. The Neretva River, the largest river in the eastern part of the Adriatic basin, was selected as a pilot area. The research aims to overcome the limitations of existing approaches to flow estimation in coastal rivers, which are affected by the slowness of the sea. Due to the nonlinear interaction between tidal waves and river flow, existing approaches to estimating flow based on physical models are not reliable, and new concepts and computational methods are needed. By combining advanced machine learning and numerical modeling methods, more accurate and reliable estimation of freshwater flow into the Adriatic Sea and prediction of water level at critical locations upstream of the mouth were achieved. The presented research results and the developed methods have wide application in water resources management and contribute to the sustainability of coastal ecosystems