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针对传统的RBF神经网络模型在GNSS高程拟合中拟合精度较低、稳定性较差、相关因子需提前人为设置等问题,通过将改进的自适应权重粒子群优化算法与MATLAB RBF神经网络函数newrb相结合,实现RBF神经网络函数模型中隐含节点数和SPREAD值的自动优化选取,提高算法在GNSS高程拟合中的精度和稳定性。通过实例分析,该方法拟合精度高,可达到mm级精度,相对于传统的二次多项式模型精度提高17%,稳定性良好。 相似文献
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针对多面函数拟合法的中心节点难以选取的问题，提出将蚁群算法引入多面函数并结合稳健估计构建高精度拟合模型的方法。利用蚁群算法在复杂地形中快速寻找特征点，与少量非特征点共同作为中心节点参与模型构建，将稳健估计加入多面函数，运用选权迭代法剔除粗差对拟合模型的影响。GPS高程拟合数据处理实例表明，基于蚁群算法的多面函数结合稳健估计的拟合方法可有效剔除粗差的影响，且拟合精度比只用均匀格网法提高26%。 相似文献
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基于灰色关联算法确定与地表沉降有直接重要关联的主要影响因子,构建高斯核函数和多项式核函数的加权核函数,利用遗传算法优化模型参数,建立相关向量机地表沉降预测模型。实验结果表明,灰色关联算法能定量地反映系统影响因子与地表沉降变化的关联程度,有效处理不是完全明确的灰色系统信息;加权核函数的合理组合可较好地通过低维空间线性不可分映射变换到高维特征空间线性可分;遗传算法具有计算过程简单和自适应迭代寻优特点;相关向量机模型可极大地减少核函数的计算量,计算过程和结果均具有概率解释。该模型预测结果的多项精度指标值均优于BP神经网络和GR-SVM方法。 相似文献
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多面函数拟合法的平滑系数取值问题一直没有得到很好的解决，为此，提出一种基于Tikhonov正则化的改进多面函数拟合法。该方法引入正则化替代平滑系数，根据泛化误差极小化原则确定正则化系数，规避了平滑系数的不确定性，并去除了原方法核函数个数的约束条件。通过GPS水平速度场拟合的实例对改进方法进行验证，并与原方法的结果进行比较。结果表明，改进方法拟合效果稳定，拟合精度和泛化能力较原方法均有明显提高。 相似文献
5.
针对最小二乘支持向量回归机（LSSVR）中惩罚参数c和核函数参数σ难以确定，以及标准人工蜂群算法（ABC）易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，提出一种改进的人工蜂群算法（IABC）来优化LSSVR的参数并进行变形预测研究。首先，IABC算法利用反向学习策略生成正反2个种群来增加初始群体的多样性，一次迭代后对双种群的当前最优食物源进行信息交换以实现优中选优，并设计食物源自适应权重函数及适应度自适应选择函数平衡ABC的勘探和开发能力；其次，以LSSVR的预测精度为目标函数，并将其转化为IABC的适应度函数，以此构建出基于IABC优化LSSVR的预测模型；最后，以基坑监测数据为例，将IABC优化的LSSVR模型、ABC优化的LSSVR模型以及基于PSO的组合模型进行预测对比分析。结果表明，IABC增加了种群的多样性，提高了收敛精度，基于IABC优化的LSSVR模型预测的变形趋势更符合实际，预测精度高于对比模型。 相似文献
6.
针对普通神经网络的梯度消失和易陷入局部极值的问题,提出一种基于多元宇宙优化算法(multi-verse optimizer, MVO)的BP神经网络优化方法(MVO-BP),利用MVO全局寻优的特性求取BP神经网络各层之间可靠的神经元阈值与连接权,从而使神经网络预测模型具备更高的预测精度。建立基于MVO-BP算法的GNSS高程异常拟合预测模型,并采用实际工程中少量高程异常数据进行算法可行性检验。结果表明,相较于常规的BP神经网络法及多面函数法,MVO-BP法精度更高、适用性更强,可为实际工程测量中正常高的求取提供参考。 相似文献
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如何高效地动态监测、模拟和预测地表水过程是防灾减灾中亟待解决的问题,也是科学化的国土整治、区域规划、环境保护和水资源管理的基础。因此,本文利用统一计算设备架构(CUDA)对基于不规则三角网(TIN)的地表水动态模拟算法进行并行化改进,提出了一种基于CUDA的地表水动态模拟并行方法,旨在对任意时刻的地表水进行快速、高精度的动态模拟,从而满足实际的应用需求。该算法从高精度的数字高程模型(DEM)中提取地形特征点和流域线,生成受流域线约束的TIN。在此基础上,根据TIN表面的三角面坐标数据获取水流方向,再结合任意位置的降雨源点追踪得到流水线网络。基于曼宁公式,利用流水线流速计算核函数得到每条流水线上雨滴的流速,结合预设的时间,利用汇流量统计核函数得到该时刻的地表汇流量。具体的并行化过程包括数据的传输,CUDA中线程的划分和流水线流速计算核函数和汇流量统计核函数的实现。本文选取位于加拿大新布伦瑞克西北部的BBW(Black Brook Watershed)流域作为实验样区,将该算法与改进前的方法进行对比表明,该模型在保持精度的同时,大幅提高了模拟效率,加速比达到11.2;另外,通过与SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型进行对比,结果表明,该并行方法的Nash系数提高了88%,相关系数提高了5%。 相似文献
8.
针对似大地水准面在精化过程中不同移去-恢复高程转换模型的适用性和选取问题,基于二次曲面和EGM2008重力场模型,分别构建了RBF神经网络、多面函数和Shepard等3种类型的移去-恢复模型,结合平原和高原山区两个工程实例,通过调整高程拟合点数目进行似大地水准面拟合与精度对比。结果表明,在平原地区,EGM2008-多面函数高程模型精度略优于其他模型;在高原山区,当拟合点数较少时,基于EGM2008的移去-恢复模型精度高于基于二次曲面的移去-恢复模型,其中,EGM2008-多面函数和EGM2008-Shepard较优,而随着拟合点数目的增加,二次曲面-Shepard高程转换模型的精度优于其他模型。 相似文献
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在Qt平台上,基于QSSP软件,利用C++进行地震破裂过程反演方法研究。采用按阶段反演的方法,第1阶段反演采用热浴算法进行全局搜索,先按断层区域的构造背景等初始条件对参数范围进行划取,在该范围内随机给定一组初始值开始迭代,使波形初步拟合避开局部最优解;第2阶段反演使用拟牛顿法进行快速收敛,提高波形拟合程度,迭代至目标函数小于误差条件时停止,输出满足误差条件的待解模型参数。为避免模型参数出现病态问题,使用拉普拉斯方程建立平滑矩阵并引入平滑因子对断层模型进行平滑约束。使用棋盘模型验证该方法的稳定性和可靠性。最后,将全国13个台站的重力数据积分后对2013-04-20芦山7.0级地震的破裂过程进行反演,并与其他研究结论进行对比分析。 相似文献
10.
将二维Vondrak滤波与多面函数拟合相结合应用到高程异常的拟合中,实例证明此方法在高程异常拟合中的应用是可行的,与单纯的多面函数拟合法相比,最大精度可提高76.4%,中误差降低54.72%。 相似文献
11.
半参数模型核光滑估计与模拟分析 总被引：2，自引：2，他引：0
讨论了半参数模型核光滑估计的两种方法．即偏核光滑估计与偏残差估计，通过构造核估计广义交叉核实函数自动选取窗口参数。最后将模拟计算与光滑样条进行了比较，表明该方法可以用于曲线拟合或模型系统误差估计。 相似文献
12.
多核学习算法在高光谱图像分类领域占据着十分重要的地位。与灰度图像、全色图像和多光谱图像等相比,高光谱图像因具有很强的分类识别能力等多方面优势而被广泛应用。为进一步提高高光谱图像的分类精度,促进多核学习算法在高光谱图像分类中的应用,本文对多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用进行了总结。首先在回顾核方法的基础上阐述了多核学习框架,其次对多核学习核函数组合方法进行综述,随后根据求解多核学习组合系数方法的不同将多核学习分为两类：固定规则的多核学习算法和基于优化的多核学习算法,并对两类多核学习算法在高光谱图像分类中的应用进行综述,总结各类算法在高光谱图像分类的应用进展。同时,为了便于研究者对多核学习算法及其在高光谱图像分类问题中的应用研究,本文对常用核函数和高光谱图像数据集进行了整理归纳。最后,讨论了多核学习算法在高光谱图像分类研究方面的不足,并对未来研究方向进行了展望,以期为该领域的研究和应用提供参考。 相似文献
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建立大坝变形预测的支持向量机模型,并用遗传算法对支持向量机模型的核函数参数、惩罚参数和损失参数进行优化。将同一优化方法不同支持向量机核函数、不同优化方法同种支持向量机核函数进行横向对比,将BP神经网络、自回归AR(p)模型、多元回归分析法和周期函数拟合法进行纵向对比。结果表明,该GA-SVM(RBF)模型不仅能较好地预测大坝的变形趋势,而且能大幅提高预测精度。 相似文献
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地图综合本质上是空间相似变换,研究Douglas-Peucker算法及其参数的设置,实质是研究算法的最佳距离阈值与尺度变化间的定量关系,但目前二者关系未知,导致参数设置及化简结果的选择主观性强。为此,提出以多尺度线要素空间相似关系为契合点,利用阈值参数寻优原理确定二者间定量关系,以实现基于DP算法线要素的全自动化简。结果表明：① 二次函数是描述最佳距离阈值与尺度变化间定量关系的最优函数;② 针对来源于相同地理特征区,如长江下游平原,的线要素可行,利用同一最佳距离阈值可实现基于DP算法线要素的全自动化简,且化简结果与已有成果数据吻合度较高;而来源于不同地理特征区域,如长江下游平原和江淮平原,的线要素,用同一最佳距离阈值化简是不合理。因此,应选择不同的最佳距离阈值,以实现不同地理特征区域线要素的DP算法全自动化简。 相似文献
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范千 《大地测量与地球动力学》2016,36(12):1092-1096
在对基本果蝇优化算法的寻优流程进行深入分析的基础上,提出一种单方向搜索处理的改进果蝇优化算法（IFOA）。该方法可以对极值点为非零非负的非线性函数进行优化处理,将其应用于非线性模型参数估计。实例表明,IFOA方法在参数估计精度上优于线性近似法与非线性迭代方法;与以遗传算法为代表的智能搜索方法相比,其估计精度相当,并具有参数设置少、寻优过程简单、易于程序实现等优点。 相似文献
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机器学习方法在高光谱遥感影像分类中广泛应用,本文使用新型的极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）进行高光谱遥感影像分类,针对ELM中正则化参数C和核参数σ,提出以萤火虫算法（Firefly Algorithm,FA）进行优化。首先,采用萤火虫算法进行高光谱遥感影像的波段选择,以便降低维数;然后,利用萤火虫算法以分类精度最大化为准则对ELM的参数组合（C,σ）进行寻优;最后,利用参数优化后的ELM分类器,对3个不同传感器的高光谱遥感影像进行分类。实验中将新型的萤火虫算法与遗传算法（Genetic Algorithm,GA）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）进行了对比,并将ELM的性能与支持向量机（Support Vector Machine,SVM）方法作对比。结果表明,FA优化方法优于传统的GA和PSO优化方法,ELM方法的效果在训练时间和分类准确率2个方面都优于SVM方法。实验说明,本文提出的方法具有较好的适用性和较优的分类效果。 相似文献
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为建立高精度的BDS钟差预报模型,提出一种基于改进的萤火虫算法优化的分数阶离散型灰色系统SAFA-FDGM(1,1)钟差预报模型。为避免萤火虫算法陷入局部最优解,提高萤火虫算法的优化能力,本文引入惯性权重因子,同时对吸引力因子、步长因子进行改进;利用改进的萤火虫算法自动优化选取FDGM(1,1)分数阶因子来提高FDGM(1,1)数据拟合精度。分别采用C02(GEO)、C09(IGSO)、C12(MEO)三种不同类型卫星的钟差数据进行实验分析,结果表明,本文预报模型优于传统二次多项式模型与GM(1,1)模型,其中3~6 h预报误差小于1 ns,9~12 h预报误差优于2 ns,对建立高精度的BDS卫星通用钟差预报模型具有重要参考价值。 相似文献
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传统抗差估计中的选权迭代法无法探测到模型的系统误差，而基于补偿最小二乘原理的半参数模型可以较好地分离出系统误差。通过建立选权迭代法的半参数回归模型，利用时间序列法、L曲线法分别确定模型中的正则化矩阵及平滑因子，并利用选权迭代法重新定权，同时降低了观测粗差和系统误差对参数估值的影响。通过仿真算例，并以重庆奉节县大坪滑坡实测数据为例，验证了选权迭代法的半参数回归方法应用到三峡库区滑坡预测的有效性和优越性。 相似文献