基于改进自组织神经网络的遥感图像分类研究     

王晨安  李浩  李靖 《地理空间信息》2019,17(2)

引入SOM自组织神经网络来提高影像分类的精度,针对神经网络中神经元距离选择问题,提出迭代训练方式来确定阈值的方法。以福州市乌龙江与台江下游交汇口土地利用类型作为实例,使用Landsat5遥感卫星数据作为实验影像材料,利用改进神经网络获得的仿真结果可以准确地对原始图像进行分类,实验结果 Kappa系数达到0.9,精度能够满足遥感影像分类要求。  相似文献   

应用BP神经网络评价大气环境质量   总被引：3，自引：0，他引：3  

谢士杰  刘继琳 《武测科技》1996,(4):22-24

采用了ＢＰ神经网络对湖南省汨罗市大气环境质量进行了评价。实践表明，这种方法有其通用性和客观性。  相似文献   

SIMULATION AND PREDICTION OF DEBRIS FLOW USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK     

WANGXie-kang HUANGEr CUIPeng 《中国地理科学(英文版)》2003,13(3):262-266

Debris flow is one of the most destructive phenomena of natural hazards. Recently, major natural haz-ard, claiming human lives and assets, is due to debris flow in the world. Several practical methods for forecasting de-bris flow have been proposed, however, the accuracy of these methods is not high enough for practical use because of the stochastic and non-linear characteristics of debris flow. Artificial neural network has proven to be feasible and use-fill in developing models for nonlinear systems. On the other hand, predicting the future behavior based on a time se-ries of collected historical data is also an important tool in many scientific applications. In this study we present a three-layer feed-forward neural network model to forecast surge of debris flow according to the time series data collect-ed in the Jiangjia Ravine, situated in north part of Yunnan Province of China. The simulation and prediction of debris flow using the proposed approach shows this model is feasible, however, further studies are needed.  相似文献   

基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘金生  周焕银  刘金辉 《华东地质学院学报》2008,31(1):85-88

水环境质量评价中.评价因子和评价等级之间是一种复杂的非线性关系.人工神经网络权重因子可以通过学习自动调节,不需要人为设置权重,能较好的处理复杂的非线性关系.通过构建基于BP(反向传播)算法的人工神经周络模型.对抚河水质进行评价.评价结果与模糊聚类方法得出的结果进行对比可发现,神经网络法可以客现、准确的得出评价等级,同时还可以分析出同一类别河段污染程度的不同,实例证明它是一种较好的水环境质量评价方法.  相似文献   

基于AGA的SVM需水预测模型研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

张灵  陈晓宏  刘丙军  王兆礼 《水文》2008,28(1):38-42,46

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.  相似文献   

基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

缪益平  邓俊 《水文》2008,28(3):33-37

介绍了BP人工神经网络的桔水径流预报方法,编制了锦屏一级水电站枯水径流预报方案.根据枯水径流预报方案的预报精度评定成果,总结了应用BP人工神经网络进行枯水径流预报的特点.研究表明基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案能够满足水文情报预报规范,具有较好的实用性和可行性.  相似文献   

两种随机地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨忠平  卢文喜  龙玉桥  李平 《水文》2008,28(2):49-54

时间序列模型和人工神经网络模型是两种常见的地下水资源模拟预测模型,为了对比二者的优缺点,本文对比分析了两者的建模过程及其模拟精度.选择吉林省西部干旱半干旱区为研究区,该区地下水资源在过去10年问由于长期超采而导致地下水位持续下降.相比ANN模型,时间序列模型建模过程更为简单,计算效率更高."后验差"检验结果表明两种模型均能很好的模拟地下水位变化规律,但改进ANN具有更高的拟舍精度.同时,两种模型预报结果均显示研究区如继续按过去的开发模式开采地下水,地下水位还将持续下降,且下降速率逐步增大.  相似文献   

由粒子吸收光谱提取浮游植物吸收光谱的人工神经网络方法     

刘雪锋  张亭禄 《海洋技术学报》2006,25(3):45-50

基于现场实验数据集及人工神经网络技术,论文提出了一种从海中粒子吸收光谱提取浮游植物吸收光谱的方法。这个数据集包含了海中粒子吸收光谱和对应的浮游植物吸收光谱,并被分为三个子集:训练集、印证集和试验集。本研究所利用的人工神经网络系统为多层感知器,训练后的人工神经网络的性能由印证集和试验集来评价。实验结果表明,文中所提出的方法可成功地提取浮游植物的吸收光谱,其提取精度与传统的实验方法相当。  相似文献   

地形坡度对多金属结核分布的控制作用   总被引：3，自引：3，他引：3  

王英  李家彪  韩喜球  吴自银 《海洋学报》2001,23(1):60-65

选取我国东太平洋多金属结核开辟区内的一个区域作为研究区,利用人工神经网络中应用最为广泛的BP网络,建立控制多金属结核分布的地质因素与多金属结核分布之间的映射关系,探讨地形坡度对多金属结核分布的控制作用.结果表明,在经度、纬度、水深、坡度四个因素中,坡度对结核分布影响程度最大;多金属结核主要分布于坡度小于5°的地方;当坡度小于5°时,丰度与地形坡度呈正相关,品位与地形坡度呈负相关,丰度与品位呈负相关;品位与坡度似呈指数关系,坡度增大,品位降低.  相似文献   

Kohonen网络与BP网络的集成应用研究     

丁香乾  曹均阔  贺英 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2003,33(4):615-620

本文介绍了 Kohonen神经网络对输入数据进行聚类方法在卷烟配方中的应用 ,提出了从核心样本动态搜索 BP网络训练样本的新探索 ,摒弃了过去 BP算法中训练样本固定不变 ,互不相交的方法 ,实现了 BP网络和 Kohonen网络动态无缝集成。  相似文献