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针对普通神经网络的梯度消失和易陷入局部极值的问题,提出一种基于多元宇宙优化算法(multi-verse optimizer, MVO)的BP神经网络优化方法(MVO-BP),利用MVO全局寻优的特性求取BP神经网络各层之间可靠的神经元阈值与连接权,从而使神经网络预测模型具备更高的预测精度。建立基于MVO-BP算法的GNSS高程异常拟合预测模型,并采用实际工程中少量高程异常数据进行算法可行性检验。结果表明,相较于常规的BP神经网络法及多面函数法,MVO-BP法精度更高、适用性更强,可为实际工程测量中正常高的求取提供参考。 相似文献
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近地层空气动力学过程及特征是影响风沙运动过程及强度的重要因素,受地表粗糙元特征和空气密度等多种因子的影响,是风沙科学研究的重要内容。雅鲁藏布江中游是青藏高原风沙活动最频繁的地区之一,但对其流沙地表空气动力学过程的研究较为薄弱。基于日喀则宽谷和山南宽谷的野外实测风速资料,对流沙地表的风速廓线、空气动力学粗糙度(z_(0))和摩阻风速(u_(*))进行分析,旨在为高海拔风沙运动过程、机理提供理论依据,同时为该地区风沙灾害的防治提供思路。结果表明:(1)空气密度为0.84±0.02 kg·m^(-3)时,流沙地表的风速廓线满足对数函数关系。高海拔地区风速廓线平均截距和斜率大于低海拔地区,说明由海拔引起的空气密度影响近地层气流运动。(2)雅鲁藏布江中游摩阻风速随风速增大而线性增大(R^(2)>0.75),但二者的拟合系数大于前人的研究结果,进一步说明空气密度影响近地层气流运动。(3)u_(*)和z_(0)满足指数模型z_(0)=b_(1)exp(u_(*)/b_(2))+b_(3)。(4)相似均质下垫面条件下,u_(*)和z_(0)与气温、湿度和海拔呈显著正相关,气温的影响最大。 相似文献
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针对在山区地形条件复杂情况下构建GPS高程异常拟合模型精度难以满足需求的问题,将蚁群算法与多面函数法进行了融合。采用蚁群算法获取部分特征点,充分发挥特征点的表述作用,构建了更高精度的拟合模型。通过算例分析可知,融合方法求得研究区域内拟合点的内符合精度为2.5 mm,检核点的总体精度为4.4 mm,内外符合精度均高于常规拟合模型的精度。结果表明,基于蚁群算法的山区GPS高程异常拟合方法有效可行,同时证明了蚁群算法寻找最优特征点具有一定的优势,对于建模研究具有很好的参考价值。 相似文献
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