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991.
针对我国近岸高浑浊水体区域MODIS短波红外波段大气校正产品中存在的信号饱和及条带问题,利用神经网络模型,采用准同步的HJ-1A/B卫星CCD影像及实测遥感反射率数据对MODIS/Terra水色遥感大气校正产品进行了质量改进。改进后结果与MODIS/Terra遥感反射率产品相比,平均相对误差为13.3%,信号饱和区域修复结果与实测数据各波段平均相对误差为28.2%。结果表明,该方法在保证结果精度的情况下,能有效地修复MODIS/Terra水色波段因为信号饱和而产生的数据空白区域,同时也能较好地解决MODIS/Terra大气校正产品中的条带问题。 相似文献
992.
基于神经网络的元胞自动机与土地利用演化模拟——以广州市白云区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
城市发展过程中存在多种土地利用类型的相互转换,掌握其演化规律有助于制定出合理的土地利用规划。传统元胞自动机(CA)在模拟城市扩张过程时,多种土地利用类型间的转换十分复杂,往往难以获得转换规则。本文利用神经网络构建了多类型演化的CA模型;从城市演化的历史数据中进行学习,挖掘出控制土地利用方式转变的空间要素权重,利用广州市白云区2005—2007年间的土地利用历史演化数据训练神经网络后,对2009年研究区的土地利用结构进行了模拟。对比同期的真实土地利用格局,模拟结果的平均精度达到77.65%。 相似文献
993.
分析了GPS高程异常求解的常用方法,结合GPS测量和水准测量资料,用神经网络方法和二次多项式曲面拟合方法拟合高程异常,对拟合精度进行了分析比较,得出了有实用价值的结论。 相似文献
994.
小波理论和神经网络的结合是小波分析在融入过程中产生出的一种新的神经元模型。通过隐含层中激励函数的选择,节点的确定,全面分析小波基函数的选取原则,形成新的预报模型,通过实例验证预报模型的可行性,并对对小波神经网络(WNN)在变形预报中的优点和收敛性进行总结。 相似文献
995.
利用国际GNSS服务组织(IGS)提供的东经115°经线上不同纬度处一年的电离层总电子含量(TEC)时间序列数据,研究了如何进一步提高基于神经网络方法预测电离层TEC的效果。研究表明:电离层TEC的预测误差与电离层TEC时间序列的最大Lyapunov指数与该序列均值的乘积具有较强的相关性;而且与时间延迟和嵌入维数的选择是否恰当也有着密切关系。 相似文献
996.
早先的构造源区判别图由于受时代、研究区域、研究思路以及研究手段、分析技术和样本数量的限制, 存在某些不足,导致部分学者在研究中遇到各种困惑和矛盾。在大数据的冲击下,部分传统图解的可靠性正在接受考验。本文提出了一种将地球化学数据二维图像化的方法,将GEOROC数据库中来自11个构造环境的火山岩数据生成了34 468张灰度二维码图像。根据深度学习理论和方法构造了卷积神经网络(CNN)模型,利用其中75%的二维码数据进行自动学习和训练。该模型可以对不同来源的火山岩数据进行有效分类,总体分类准确度可达95%以上。该模型具备较好的泛化能力,可以作为日常工具辅助人工进行火山岩样本的构造源区的判别。 相似文献
997.
随着土地开发建设规模不断扩大,土地利用情况也在逐年发生变化,准确预测未来土地利用的发展趋势,可以为本地区的土地利用规划提供依据,提升本地区的土地利用效率。传统方法一般采用CA_Markov、ANN以及CA_ANN模型进行预测,存在训练时间长、预测精度不足和缺乏说服力等问题。本文针对上述问题,结合元胞自动机以及人工神经网络模型,建立一种自适应可变滤镜网络模型,针对特定大小区域内的土地类别数目,创建多类数据集来训练不同参数的多个神经网络,可以成功预测未来土地变化的情况,这样就避免了训练单一网络时数据对网络权值的抵消。相比于传统模型中效果最好的CA_ANN模型,本文建立的自适应可变滤镜网络模型不仅总体精度提高了1%~3%,各种地类转化精度提高了12.82%~33.33%,模型预测时间也缩减了49.47%。 相似文献
998.
Jau-YauLU Chih-ChiangSU 《国际泥沙研究》2005,20(2):143-155
An understanding of the transport mechanism of gravel-bed rivers is very important for the river management and engineering works. The main objective of this study was to conduct a series of laboratory experiment in a steep flume to investigate the particle segregation and the transport rate of nonuniform gravel. Median sizes of 15 mm and 7.5 mm, and gradation coefficients of 1.5 and 2.0 were selected for the particle size distributions of nonuniform gravel. In addition to the 36 sets of data collected in this study, 635 sets of existing data for gravel with both nonuniform and nearly uniform sizes were analyzed. According to the results of the sieve analysis and the related theory, hiding functions for both particle size distributions of this study were derived. An attempt was made to develop an Einstein-type transport relationship for nonuniform gravel using dimensionless parameters with mean size as a representative particle size. A modified Schoklitsch-type sediment transport equation with a critical unit flow discharge was also developed to reasonably predict the transport rate of gravels. In addition, an artificial neural network (ANN) model with a back-propagation network (BPN) algorithm was also applied in this study. 相似文献
999.
1000.