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11.
基于粒子群优化神经网络的水深反演模型
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林位衡
黄文骞
李广会
李加群
《海洋测绘》
2020,40(5):26-29
针对直接采用BP神经网络反演水深收敛速度慢,且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于粒子群(PSO)优化BP神经网络的水深遥感新模型。该模型首先利用粒子群算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化,然后将该优化值作为BP神经网络的初始值,最后再将PSO优化后的模型用于测试海区的反演精度评估。实验结果表明,该模型的网络收敛速度明显加快,水深反演的精度也得到提高。
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