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本文将Bootstrap方法引入非线性模型精度评定理论中,通过对原始样本值或因变量的残差向量进行重采样,以获取自助样本的方式代替复杂的求导运算,给出了Bootstrap方法解决非线性精度评定问题的完整算法.针对Bootstrap方法中对模型随机项的等概率采样,通过获取采样过程中随机变量的经验分布函数,提出了加权采样策略,并分别给出了将改进方法用于非线性模型精度评定中的详细计算步骤.通过案例研究分析表明:重采样观测值的Bootstrap方法和重采样残差的Bootstrap方法能够得到比近似函数法、Jackknife法更为合理的参数标准差,具有更强的适用性;而加权采样的重采样观测值Bootstrap方法和加权采样的重采样残差Bootstrap方法能够获取更加精确的精度信息且更具优势,从而验证了将Bootstrap方法用于非线性精度评定及本文改进算法的可行性和有效性. 相似文献
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基于误差平方和最小准则构建回归分析模型和时间序列模型的组合模型,采用BP(black propagation)神经网络优化其组合模型的预测结果,最终获得信息最大化的预测结果.将此方法应用于南京地铁某号线自动化监测,结果显示其预测精度高于任何单一模型,预测精度得到有效提升. 相似文献
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利用Landsat时序NDVI数据进行新疆石河子垦区灌溉作物分类 总被引:1,自引:2,他引:1
精确的农作物分类信息对于农业环境评估、水资源利用规划非常重要,尤其是在干旱、半干旱地区。本文利用30 m分辨率的Landsat NDVI时间序列数据进行了新疆石河子垦区混合农作物精确区分的潜力研究。首先利用S-G滤波重构了Landsat NDVI时间序列,然后基于SVM模型对研究区域农业类型进行了精确分类。在SVM分类模型作用下,S-G重构后的时间序列有效地将该地区棉花、玉米、小麦等主要作物区分开来,精度高于0.86,Kappa系数大于0.82。结果表明,S-G滤波能够有效提高NDVI时间序列数据质量;TM影像时间序列在监测干旱、半干旱地区的作物类型和种植方式随时间的变化方面存在巨大潜力。 相似文献
179.
SAR图像海岸线检测的区域距离正则化几何主动轮廓模型 总被引:2,自引:0,他引:2
合成孔径雷达(SAR)卫星遥感图像可以极大地提高全国海岸线覆盖频率,然而受到海洋波浪所引起的随机海水表面粗糙度的影响,海岸目标与海水背景边界易混淆不清,因此本文提出了基于区域距离正则化几何主动轮廓模型(RDRGAC),引入距离正则项,解决重复初始化水平集函数为符号距离函数的问题,提高了算法收敛速度。此外,将区域面积项系数与SAR图像等效视数(ENL)建立非线性拟合关系,实现RDRGAC模型根据不同SAR遥感图像的自适应调整,改善海岸线自动提取精度。通过河北省北戴河和大连市金州湾SAR数据海岸线提取对比试验,验证了所提方法的有效性。 相似文献
180.
设计了一种采用基础矩阵的立体像对核线影像制作方法,由基础矩阵来描述影像间的相对方位关系,避免了相对定向过程中复杂的迭代过程。通过稀疏匹配获取高精度的同名点,由基础矩阵确定每组同名点对应的同名核线,根据核线必相交于核点的原理,采用最小二乘法确定左右影像的核点坐标;然后根据核点坐标完成影像间核线的快速映射,沿核线方向采用双线性内插法进行核线重采样,完成核线影像制作。采用多组影像进行核线影像制作实验,对生成的核线影像进行同名特征点提取与匹配,结果表明采用该方法制作的核线影像上下视差较小,验证了方法的有效性。 相似文献