Д. Серікбаев атындағы ВКТУ сайты
  • Қаріп өлшемі
    16px
    Сайттың түстері
    Суреттер

АСТАНА ҚАЛАСЫНЫҢ ЖЕРГІЛІКТІ ГЕОИД МОДЕЛІНІҢ ДӘЛДІГІН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІН ПАЙДАЛАНУ АРҚЫЛЫ АРТТЫРУ

Авторлар

Аты-жөні Жұмыс орны
Асет Уразалиев «Ионосфера институты» ЖШС
Дания Шоганбекова «Ионосфера институты» ЖШС
Мағжан Қожахметов Satbayev University, г.Алматы, Казахстан
Найля Жақсығұл «Ионосфера институты» ЖШС

Жүктеулер

Жарияланды:

2026-06-30

Журналдың саны:

Нөмір 1 № 2 (2026): JES_2_2026

Мақала тілі:

Орыс тілі

Қаралымдар:

9

Жүктеулер:

7

Кілт сөздер:

модельдеу, геоид моделі, LSMSA, Гельмерт түрлендіруі, машиналық оқыту регрессорлары, гаусстық процестік регрессия, тірек векторлар регрессиясы

Аңдатпа

Жоғары дәлдікті өңірлік геоид моделін әзірлеу Қазақстанның биіктік негізін жаңғыртудың және ЖНСЖ деректері бойынша биіктікті анықтау тиімділігін арттырудың маңызды кезеңі болып табылады. Жұмыста Астана қаласы ауданы үшін жергілікті геоид моделін нақтылауға арналған, LSMSA гравиметриялық базалық шешімін және қалдық түзетулерді статистикалық модельдеуді біріктіретін гибридті тәсіл ұсынылған. Геоидтың базалық беті аддитивті түзетулері бар Стокс формуласын ең кіші квадраттар әдісімен модификациялау арқылы есептеліп, ЖНСЖ /Нивелирлеу бақылау пункттері бойынша тексеріледі. Бақылаулармен айырмашылықтарды азайту үшін қалдықтар негізінде 7-параметрлі Гельмерт түрлендіруі және машиналық оқыту регрессиялық модельдері (GPR, SVR, LSBoost) қолданылып, түзету беті құрылады. Тәуелсіз тестік таңдамада SVR үшін RMSE 0.062-ден 0.047 м-ге дейін төмендеді, бұл қателіктің 24%-ға азаюына сәйкес келеді. Нәтижелер ұсынылған схеманың қалдық қателердің шашырауын азайтып, геоид моделінің ЖНСЖ /Нивелирлеу деректерімен сәйкестігін жақсартатынын көрсетеді.

Уразалиев, А., Шоганбекова, Д., Қожахметов, М., & Жақсығұл, Н. (2026). АСТАНА ҚАЛАСЫНЫҢ ЖЕРГІЛІКТІ ГЕОИД МОДЕЛІНІҢ ДӘЛДІГІН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІН ПАЙДАЛАНУ АРҚЫЛЫ АРТТЫРУ. EKTU Journal of Engineering Sciences, 1(2). Retrieved from https://journals.ektu.kz/jes/article/view/1849