多隐层BP神经网络在模式预报中的简化应用          下载免费PDF全文

沈沉  赵文灿  施金海  高翔  顾松强 《气象与环境科学》2019,42(4):127-132

EC细网格预报效果好,基本满足业务需要,在工作中被广泛应用。为进一步提升预报准确性,做好迪士尼园区的气象服务保障,选取2016年7月至2017年6月1年的2 m温度预报场,24 h预报时效的时间分辨率为3 h,72 h预报时效的时间分辨率为24 h,分别用回归分析法、S型和简化Line型BP神经网络法进行模式释用,与迪士尼气象站观测数据对比。结果表明:阈值为1℃时,对模式结果释用后,均方根误差减少了0.5℃到1.0℃,3—9 h和21—72 h预报时效的准确率由原来的50%和30%分别上升到70%和50%。采用S型多隐层BP神经网络误差最小,不同预报时效释用稳定性最高,同时该释用方法对t_(min)的预报特征把握更精准,释用效果明显优于对t_(max)的预报释用,但迭代计算耗费时间大幅增多,与预报效果的提升不成正比。简化Line型的BP神经网络通过8个半月的数据量和简单的网络模式,捕获了EC预报的特征,不但减小了计算量,大幅缩短了计算时间,而且预报结果也有显著提升,预报稳定性较好,具有广泛的业务应用空间。  相似文献   

基于神经网络的页岩微纳米孔隙微结构分析的正则化和最优化方法   总被引：1，自引：1，他引：0  

王彦飞  邹安祺 《岩石学报》2018,34(2):281-288

页岩气成藏机理与页岩内部孔隙结构紧密相关,对页岩孔隙结构的研究成为页岩气勘探开发技术中至关重要的一环。页岩内部不同结构体组分对X-射线的吸收能谱不一样,这样就导致观测数据是由不同页岩组分衰减不同波段的X-射线构成的。经过对CT图像分割,能够获得页岩微孔结构的图像,尤其是获得有机质中孔隙类别、形状、尺寸、空间分布、连通特性。本文利用同步辐射X射线扫描重构的页岩CT数据,研究并设计基于多能CT图像的神经网络图像分割技术和算法,以期得到页岩体三维结构特征及空间分布,可以为建立有机质种类和无机矿物组成与微纳孔隙特征的联系以及最终实现页岩气的资源储量评估和勘探开发提供技术支持。  相似文献   

卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘艳鹏  朱立新  周永章 《岩石学报》2018,34(11):3217-3224

大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。  相似文献   

基于BP神经网络的溶洞规模预测及应用   总被引：2，自引：1，他引：1  

刘振华  范宏运  朱宇泽  柳尚 《中国岩溶》2018,37(1):139-145

复杂岩溶地区的溶洞发育规模受地质构造、地区岩性、地下水动力系统等多种因素的影响,具有高度复杂性和非线性的特征。通过对岩溶区溶洞的赋存规律研究,确定影响溶洞发育规模的控制因素进行定量处理,收集已探明溶洞的样本数据。为克服已有研究对溶洞发育规模定性描述的模糊性,文章利用BP（Back Propagation）神经网络对自组织、自适应特性对数据样本的非线性关系揭示的能力,实现对溶洞发育规模的预测,并基于MATLAB实现BP神经网络结构的设计、训练、预测,其结果表明:BP神经网络模型对溶洞规模预测的精度高、收敛性能好。   相似文献   

顾及地理-语义动态的城市热点预测框架     

沙恒宇  金广垠  程光权  黄金才  吴克宇 《地球信息科学学报》2022,24(1):25-37

城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络（PredRNN）、图卷积预测递归神经网络（GC-PredRNN）和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。  相似文献   

一种工业热源提取方法:利用温度特征模板的BP神经网络     

李博  范俊甫  韩留生  孙广伟  张大富  张盼盼 《地球信息科学学报》2022,24(3):533-545

针对年尺度热异常数据提取工业热源的方法存在数量和空间精细化程度不足的问题,使用VIIRS Active Fire数据,提出了一种基于温度特征模板的BP神经网络工业热源提取方法。该方法以京津冀及周边地区为试验区,首先,根据工业热源空间聚集性特征,使用OPTICS算法划分热源对象;其次,根据热源的热辐射特征,构建工业热源与非工业热源温度特征模板;最后,以温度特征模板、热源统计特征等作为参数,使用BP神经网络提取工业热源对象。结果表明：① 本文提出的基于温度特征模板的BP神经网络算法的工业热源提取精度达到了96.31%,与时间滤波、逻辑回归方法相比较,工业热源提取精度分别提高了8.45%、7.53%;② 2015—2020年京津冀及周边地区6省市工业热源数量整体减少了27.46%;河北省工业热源对象数量和热异常点数量年均减少了8.06%和7.44%,相对于其他省市减少幅度最大;山东、天津的工业热源集中度分别提高了25.72%、86.64%,说明两地工业转型升级政策取得较显著成效;③ 唐山、邯郸、吕梁和长治4个城市工业热源对象数量占试验区全部的31.37%,为京津冀及周边地区工业热源主要分布城市;临汾、太原等7个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度高于其他城市;北京、周口等11个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度低于其他城市;④ 2020年1—5月,京津冀及周边地区工业热异常点数量相对于2019、2021年同期保持不变或增加,新冠疫情对试验区工业热源无显著影响;2020年1、2月武汉工业热异常点数量与2019、2021年同期相比数量减少了66.67%以上,2020年3—5月工业热异常点数量低于2019年同期,2020年1—5月新冠疫情对武汉市工业热源影响显著。该研究反映了京津冀及周边地区工业热源发展的现状及趋势,能够为降低能耗和提高第二产业集中度等相关政策的制定与调整提供有价值的参考。  相似文献   

AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法     

焦洋洋  刘平芝  刘爱龙  刘松林 《地球信息科学学报》2022,24(12):2333-2341

地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提高了2.48%,达到92.32%,对于较为复杂的形状（如T形、十字形）识别也具有更高的精度,查准率分别提高了13.83%和24.53%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物形状分类的效果有明显提升,能够实现常见建筑物形状的有效分类,为下一步的建筑物化简、典型化等综合操作打下了基础。  相似文献   

中国区域BP-Adaboost强预测器对流层天顶延迟建模研究     

孙为  朱明晨 《大地测量与地球动力学》2022,42(1):35-40

选取中国大陆构造环境监测网（陆态网）提供的155个测站2014~2018年对流层延迟产品,基于BP-Adaboost算法将多个弱神经网络预测器集成为强预测器,建立新的无气象参数对流层延迟计算模型。利用陆态网2019年参与建模的141个建模测站、未参与建模的62个测站的对流层延迟产品和中国区域86个无线电探空站解算出的对流层延迟精确值对BP-Adaboost模型进行精度评定,结果表明,新模型的平均偏差分别为0.62 mm、-1.16 mm和12.32 mm,均方根误差分别为25.30 mm、26.72 mm和46.29 mm,优于常见的无气象参数模型;BP-Adaboost模型在内陆地区或海拔2 km以上地区具有更高的精度,能够满足中国大陆区域卫星导航用户实时对流层延迟改正的需求。  相似文献   

利用一种模糊神经网络对遥感影像进行分类的研究     

张强  周秋生 《测绘工程》2006,15(5):42-46

结合遥感影像的特点,提出一种模糊逻辑系统和神经网络中的BP算法相结合的模糊神经网络,利用其进行整个遥感图像的分类,并和典型的BP神经网络进行对比,发现其优点以及存在的问题。  相似文献   

基于卷积神经网络的逐时降水预报订正方法研究     

陈锦鹏  冯业荣  蒙伟光  文秋实  潘宁  戴光丰 《气象》2021,(1):60-70

应用2017—2018年5—9月福建省观测资料对华南区域中尺度模式(GTRAMS-3 km-RUC)预报进行站点检验,建立和训练基于卷积神经网络的逐时降水分级订正模型,并与频率匹配法进行2017—2018年测试集的对比试验和2019年数据集的模拟业务检验,探讨了试验过程中遇到的样本不均衡、特征变量选取以及模型过拟合问题。结果表明:模式对于15 mm·h-1以上降水的预报能力弱,各订正方法对原始预报均有不同程度的改进作用。从评估指标来看,基于卷积神经网络的订正方法比频率匹配法表现出优势,其中相关系数判别方案下的网络模型对强降水预报的订正效果显著优于其他方法;在输入特征变量选取方面,应用主成分分析方案的模型训练收敛速度比相关系数判别方案更快,最佳训练期有所提前,但也更早进入严重的过拟合状态,而相关系数判别方案能够使网络模型的训练拥有更长的提升期以达到更具“潜力”的状态;基于卷积神经网络的订正方法对减少分类降水预报的漏报率、晴雨和弱降水预报的空报率具有显著作用,其优化程度明显超过频率匹配法。  相似文献