Üçlü diyagram yöntemi ile dalga karakteristiklerinin tahmini
Bibliographic record
Abstract
Dalga enerjisinin tahmini icin belirgin dalga yuksekligi ve ortalama dalga periyotlarinin bilinmesi gereklidir. Bu iki degisken aslinda fec uzunlugu, ruzgâr esme suresi ve ruzgâr hizina bagli olarak degerler almaktadir. Belirli bir fec mesafesi boyunca ve belirli bir sure zarfinda sabit bir hizda esen ruzgarin ortaya cikardigi dalga yuksekligi ve periyodunu tahmin etmek icin bir cok yaklasim gelistirilmistir. Burada ilk defa uclu diyagram modeli yardimiyla ruzgâr hizi, fec mesafesi ve esme suresi gibi buyukluklerden dalga yuksekligi ve periyodu tahmin edilmeye calisilacaktir. Uclu diyagram yonteminin esasi jeoistatistiksel ilkelere dayanmaktadir. Jeoistatistikte yatay ve dusey eksenler konumu belirtirken bunlari dik kesen ucuncu eksen ise bolgesel degiskeni gostermektedir. Benzer olarak bu calismada yatay ve dusey eksenler modele ait girdi degiskenlerini temsil ederken, bunlara dik olan eksende ise elde edilmek istenen cikti degiskeni yer almaktadir. Daha sonra bu tahminler kullanilarak dalga enerji miktarlari elde edilecektir. Bu yontem girdi ve cikti degiskenleri arasinda dogrusal olmayan iliskiler kurabilirken tahmin sonuclarini oldukca gelistirebilmektedir. Elde edilen sonuclar literaturde mevcut bulunan JONSWAP formulleri ile karsilastirilmistir. Yontemin uygulanmasi icin Ontario golunde olculmus saatlik ruzgâr ve dalga verileri duzenlenerek kullanilmistir. Veriler egitim ve test verisi olarak iki kisma ayrilmistir. Onerilen yontemin dalga karakteristiklerini tahmin etmekte klasik formule gore cok daha iyi oldugu cesitli grafik ve numerik gosterim sekilleri ile ortaya konulmustur. Anahtar Kelimeler: Dalga enerjisi, belirgin dalga yuksekligi, ortalama dalga periyodu, Kriging, jeoistatistik, optimum enterpolasyon, tahmin .
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".