BPSA混合策略在GPS高程拟合中的应用

针对误差反向传播(BP)算法训练速度慢和易于陷入局部最小值的缺点,利用BP算法监督学习特点,模拟退火算法(SA)在局部极小处的概率突变性,有效结合BP和SA算法,提出一种BPSA混合学习策略。将其应用于GPS高程拟合,并以实例验证了该算法的有效性。     

基于GASA混合策略的BP网络在基准地价测算中的应用

结合遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的概率突跳特性 ,提出了一种用于BP网络权值学习的GASA混合策略。以江西省赣县县城商业用地为例 ,应用基于GASA混合策略的BP网络对其基准地价进行了测算 ,并与回归模型方法作了比较。结果表明 ,混合策略能有效地避免BP算法陷入局部极小和网络单目标学习易产生的过拟合现象。将神经网络用于基准地价的测算 ,精度优于常规的回归模型方法。     

基于Applet/Servlet模式的WebGIS实现策略和技术研究

分析了采用Applet/Servlet多层应用结构的原因,提出了以栅格和矢量相混合的数据传递方式,满足了WebGIS的客户端对服务器端空间数据进行快速获取和分析应用的需求,阐述了实现中可以采用的若干策略,并以实例验证了其可行性和实用性。     

基于改进BP网络算法的边坡稳定性评价

影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和不确定性。由于神经网络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络适用于解决非确定性的边坡稳定性评价问题。结合遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的概率突跳特性,提出了一种用于BP网络权值学习的GASA混合策略,并综合考虑影响边坡稳定性的各方面因素,建立了基于GASA混合策略的神经网络模型,并利用大量工程资料对网络进行训练和测试,得出了一些有意义的结论。