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81.
基于模糊神经网络(FNN)的赤潮预警预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP 算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通 BP 网络、RBF 网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能。 相似文献
82.
83.
84.
基于MEA-BP神经网络的卫星钟差预报 总被引:1,自引:0,他引:1
卫星钟差是影响导航定位精度的重要因素之一,建立高精度的钟差预报模型对高精度定位有重要意义。针对常用模型卫星钟差在短期预报中随时间增加误差积累,以及传统BP神经网络不稳定,容易出现过拟合等问题,本文提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络钟差预报模型和算法。首先对原始钟差数据进行一次差处理;然后利用思维进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,给出该模型进行钟差预报的具体步骤;选用IGS站提供的多天GPS精密钟差产品数据进行试验分析,使用GPS一天中前12 h数据建模,进行2、3、6和12 h的钟差预报。结果表明:利用MEA-BP模型得到的上述4种时段的预报精度分别优于0.36、0.38、0.62和1.56 ns,预报误差曲线变化起伏较小,说明新模型的预报性能优于3种传统模型,新模型在钟差预报短期预报中的实用性及稳定性是较佳的。 相似文献
85.
86.
针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。 相似文献
87.
光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。 相似文献
88.
针对传统遥感影像目标检测方法效率不高,并且无有效手段对检测信息进行管理利用的问题,提出了在B/S构架下基于深度学习的目标检测及定位方法。通过集成深度学习框架、WebGIS以及数据库,实现了集遥感影像目标检测、展示及管理于一体的目标检测定位系统,满足多用户基于前端浏览器的并发目标检测需求。利用网格划分策略,实现了基于前端的大区域范围的目标快速检测。基于某机场飞机目标及某城市区域运动场目标检测结果表明:本文设计的目标检测定位系统能够在前端实现目标快速检测定位,具有较高检测精度,并可有效管理检测信息,为深度学习循环再利用提供数据支撑。 相似文献
89.
目前,城市、平原地区的似大地水准面建立精度已经达到厘米级,但在矿区进行高程拟合时,由于地面高低起伏没有规则,其似大地水准面的拟合精度并不理想。针对此问题,本文提出利用遗传算法优化Elman神经网络的方法精化似大地水准面,采用移去-恢复法对残差进行建模,使用EGM 2008地球重力场模型和地形起伏信息来精化求解似大地水准面和参考椭球面之间的高程异常,同时着重分析了地球重力场模型以及地形变化信息对高程异常求解的重要性,并使用某矿区实测数据(GPS、水准)对所提方法进行验证,实验结果表明:文中所提方法的精度要优于二次曲面拟合模型和单一Elman模型,其外符合精度达到了1.14 cm,可以代替四等水准测量。 相似文献
90.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
采用递归神经网络对空基COSMIC和地基垂测站数据建立了全球电离层峰值电子密度模型,模型均方根误差达到1.3×10~5 el/cm~3。在春夏秋冬4个季节内,人工神经网络ANN模型预测精度比IRI模型分别提高了25.7%、19.7%、33.3%和21.8%。另外,ANN模型不仅能够有效地模拟全球电离层时空变化特征,也能够成功地模拟电离层的诸多区域物理变化特性,如赤道电离异常、威德尔海异常、中纬度夜间异常和冬季异常。ANN模型可以为改正单频接收机的电离层延迟发挥一定的作用。 相似文献