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将RBF神经网络模型与基于补偿最小二乘准则的半参数模型相结合,首先进行RBF神经网络模型的预报,在此基础上进行半参数模型改正,非参数利用补偿最小二乘法求出,建立优化的RBF神经网络——半参数模型.结合某边坡的GPS高程观测数据进行建模预测,与单一采用RBF神经网络预报模型相比,结果显示精度较好,该方法有效可行. 相似文献
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海底地震仪(OBS)直接布设在海底,在地球动力学研究、油气勘探以及地震学研究等众多领域中应用广泛。随着采集技术的提高,海底地震仪也越来越广泛地应用到水合物的勘探中。文中从OBS数据采集、数据处理以及速度反演三个方面对OBS在水合物勘探中的应用现状进行综述,重点在于综述目前的应用现状和OBS使用的难点。数据采集方面主要综述了在OBS水合物勘探中几种常见的观测系统;OBS数据处理方面主要综述OBS数据预处理和OBS数据镜像成像;OBS速度反演方面主要综述常用的反演方法及其优缺点;最后,在以下几个方面对OBS在水合物勘探中的应用进行了展望:(1)优化观测系统的设计;(2)发展更先进的波场分离算法;(3)基于全波形反演以及基于面波的速度反演。 相似文献
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将RBF神经网络模型与基于补偿最小二乘准则的半参数模型相结合,首先进行RBF神经网络模型的预报,在此基础上进行半参数模型改正,非参数利用补偿最小二乘法求出,建立优化的RBF神经网络——半参数模型。结合某边坡的GPS高程观测数据进行建模预测,与单一采用RBF神经网络预报模型相比,结果显示精度较好,该方法有效可行。 相似文献
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