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针对传统的欧拉(Euler)矢量法在具有复杂构造运动的区域地区内构建GPS速度场模型精度低的问题,该文提出了欧拉矢量法结合遗传算法(GA)和BP神经网络方法来构建区域GPS速度场。以云南区域1999—2015年间的GPS速度场为实验数据,分别使用欧拉矢量法、遗传神经网络(GABP)、欧拉矢量结合神经网络(Euler-BP)和欧拉矢量的遗传神经网络(Euler-GABP)法构建区域速度场模型。实验结果表明,相比其他3种方法,该文提出的Euler-GABP方法在构建区域GPS速度场模型是可行和有效的且精度高。 相似文献
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基于空间大地测量数据建立板块运动的欧拉矢量具有更优的现势性。本文对其计算的3种几何模型进行了理论分析,并且利用IERS发布的ITRF2000速度场数据对上述3种几何模型进行了比较。结果表明,3种几何模型得到的板块运动的欧拉矢量具有统计一致性。但是,由它们得到的板块运动的欧拉矢量最大差异约1 mm/a,整体旋转量最大差异约0.2 mm/a,这对于高精度的大地测量和地球动力学应用影响显著。朱文耀等采用的几何模型更加合理,拟合精度更高,因而建议利用该模型进行板块运动欧拉矢量的拟合。 相似文献
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针对粒子群优化BP神经网络模型存在的不足,该文在粒子群算法中引入混沌理论,建立混沌粒子群算法优化BP神经网络的组合优化模型。以四川省凉山彝族自治州某滑坡的位移监测数据为例,将混沌粒子群算法优化BP神经网络模型与其他优化粒子群算法与BP神经网络组合模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于混沌粒子群算法优化BP神经网络的预测模型,滑坡水平位移与垂直位移的预测值与相应的实测值相对误差的平均值分别为1.05%和0.78%,平均绝对误差分别为0.825 0和0.460 1mm,均方根误差分别为1.000 5和0.527 5mm,实验结果验证了该文预测模型结果能更好地反映滑坡位移趋势,具有较好的实用性。 相似文献
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针对BP神经网络预测极易陷入局部最优解,利用思维进化算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提出基于思维进化法优化BP神经网络(MEA-BP)大坝变形预测模型。通过算例验证,并与BP神经网络、GA-BP神经网络对比分析表明,该模型能够克服多数进化算法问题及缺陷,同时避免遗传算法中交叉和变异算子双重性,提高算法的整体搜索效率,在一定程度上保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度,具备快速收敛能力,验证了提出的MEA-BP神经网络预测模型在大坝变形预测中的可行性和实用性。 相似文献
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变形分析的神经网络技术应用实例 总被引：1，自引：0，他引：1
大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。 相似文献
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《测绘科学》2020,(3)
针对传统BP神经网络模型存在的学习速度慢、易陷入局部极值以及网络结构参数取值的不确定性等问题,该文研究了一种基于遗传算法与BP神经网络相结合的GPS可降水量预测的新方法。该方法利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,并对该模型进行训练,以提高预测模型的性能。实验结果证明了遗传BP神经网络模型用于GPS可降水量预测的可行性,其预测结果的均方根误差为0.16 mm、平均绝对百分误差为0.23%。相对于BP神经网络和小波神经网络模型,均方根误差分别降低了0.37和0.19 mm,平均绝对百分误差分别降低了0.62%和0.33%。同时遗传BP神经网络模型亦显示了很好的非线性拟合能力,能更好地预测GPS可降水量,对实际工作具有较强的参考价值。 相似文献
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提出了一种基于改进BP神经网络的混合像元分解模型,通过加入动量项和变步长法对标准BP算法进行改进。利用该模型对多光谱遥感影像进行了处理分析,与一般BP分解模型进行比较后证明：改进的BP神经网络模型具有正确率高,自适应能力强的优点。 相似文献
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探讨BP神经网络的方法对GPS高程转换,设计了基于BP神经网络的GPS高程转换模型,在调整网络的激励函数、网络的输入层和隐含层神经元的基础上,实现了GPS高程转换的BP模型优化。 相似文献
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中国地壳运动整体速度场模型的建立方法研究 总被引：10，自引：1，他引：10
利用所能得到的468点的高精度GPS速度场，采用计算欧拉矢量法和多面函数拟合法分别在细分块体和不细分块体的情况下建立了中国地壳运动整体速度场模型，并对其结果进行了分析。结果表明，在对块体介质刚弹性的认定不明确时，多面函数拟合法比计算欧拉矢量法更适合中国平面地壳运动速度场模型的建立。 相似文献
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四种遥感浅海水深反演算法的比较 总被引：2，自引：0，他引：2
详细介绍了单波段线性回归模型、两波段比值线性回归模型、多波段组合线性回归模型、BP神经网络模型等4种光学遥感水深反演算法,然后利用同一地区、同一时期的Worldview-2多光谱遥感影像和实测水深数据,对4种水深反演模型的准确性进行了实验比较。研究表明:多波段组合线性回归模型、BP神经网络模型的水深反演的性能较好,利用多光谱遥感图像数据反演得到的水深值误差较小;而单波段线性回归模型、两波段比值线性回归模型的效果较差。 相似文献