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131.
Ecosystem health assessment of Honghu Lake Wetland of China using artificial neural network approach 总被引:3,自引:0,他引:3
Minghao Mo Xuelei Wang Houjian Wu Shuming Cai Xiaoyang Zhang Huiliang Wang 《中国地理科学(英文版)》2009,19(4):349-356
Honghu Lake, located in the southeast of Hubei Province, China, has suffered a severe disturbance during the past few decades.
To restore the ecosystem, the Honghu Lake Wetland Protection and Restoration Demonstration Project (HLWPRDP) has been implemented
since 2004. A back propagation (BP) artificial neural network (ANN) approach was applied to evaluatinig the ecosystem health
of the Honghu Lake wetland. And the effectiveness of the HLWPRDP was also assessed by comparing the ecosystem health before
and after the project. Particularly, 12 ecosystem health indices were used as evaluation parameters to establish a set of
three-layer BP ANNs. The output is one layer of ecosystem health index. After training and testing the BP ANNs, an optimal
model of BP ANNs was selected to assess the ecosystem health of the Honghu Lake wetland. The result indicates that four stages
can be identified based on the change of the ecosystem health from 1990 to 2008 and the ecosystem health index ranges from
morbidity before the implementation of HLWPRDP (in 2002) to middle health after the implementation of the HLWPRDP (in 2005).
It demonstrates that the HLWPRDP is effective and the BP ANN could be used as a tool for the assessment of ecosystem health. 相似文献
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目前,城市建成区用地规模受社会、经济、城市环境和政策等多因素影响,传统统计方法已经难以准确预测城市用地规模,从多因素的角度研究城市用地是合理的。BP神经网络法和多元回归分析法都是顾及多个因素的统计方法。以郑州市1984—2005年相关统计数据为样本数据,用BP神经网络法、多元回归分析法、灰色系统GM(1,1)法和Logistic法建立预测模型,对2006年和2007年建成区规模进行模拟预测。预测结果表明,顾及多个因素的预测方法预测精度较高,其中BP神经网络法优于多元回归分析法。 相似文献
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SAR图像可以看作是真实反映地物后向散射特性的无噪图像与相干斑噪声的乘积,通过贝叶斯估计从图像观测值估计出图像真值即可去除相干斑.而贝叶斯去斑的关键在于建立能与SAR图像特性相匹配的先验信息模型.用MembraneMRF模型对先验信息建模,克服了以往所用GMRF模型对参数估计十分敏感的问题,并通过对该模型邻域结构的自适应调整来分类处理处于匀质区域和含结构特征区域的像元,在有效抑制相干斑的同时较好地保持图像的结构特征.仿真和实际SAR图像数据的实验结果,验证了所提方法的有效性. 相似文献
138.
模糊神经网络在GPS高程转换中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了T-S模糊神经网络的基本原理以及如何确定GPS高程转换的模糊神经网络模型,并采用该模型对实测数据进行了计算分析。结果表明,模糊神经网络能够对小区域GPS高程做出比较准确定的拟合,从而能够为GPS高程转换提供一种较好的方法,能够满足实际工程需要。 相似文献
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The offshore jacket platform is a complex and time-varying nonlinear system,which can be excited of harmful vibration by external loads.It is difficult to obtain an ideal control performance for passive control methods or traditional active control methods based on accurate mathematic model.In this paper,an adaptive inverse control method is proposed on the basis of novel rough neural networks (RNN) to control the harmful vibration of the offshore jacket platform,and the offshore jacket platform model is established by dynamic stiffness matrix (DSM) method.Benefited from the nonlinear processing ability of the neural networks and data interpretation ability of the rough set theory,RNN is utilized to identify the predictive inverse model of the offshore jacket platform system.Then the identified model is used as the adaptive predictive inverse controller to control the harmful vibration caused by wave and wind loads,and to deal with the delay problem caused by signal transmission in the control process.The numerical results show that the constructed novel RNN has advantages such as clear structure,fast training speed and strong error-tolerance ability,and the proposed method based on RNN can effectively control the harmfid vibration of the offshore jacket platform. 相似文献