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针对多波束单ping水深数据多呈现较为复杂的曲线形式的现象，提出了基于逆传播（back propagation，BP）神经网络的多波束测深数据粗差剔除方法，即依据BP神经网络具有从输入到输出的映射功能，构建适应多波束单ping水深数据复杂曲线的训练学习算法进行曲线拟合。考虑地形之间的延续性进行相邻ping水深数据间的相关性分析，纵向检查定位并剔除粗差。通过实测多波束测深数据验证该方法的有效性，并与不确定性与测深学联合估值滤波以及交互式滤波方法进行比对分析，结果表明该方法可以有效剔除多波束测深数据中的粗差。 相似文献
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利用最小二乘向量机(LS-SVM)算法构造海底趋势面的过程中,由于算法解缺乏稀疏性,使得异常测深训练样本对最终构造的函数模型也产生影响。为了解决该问题,在对留一样本交叉检核法研究的基础上提出了LS-SVM稀疏算法,由于留一样本交叉检核法求解的残差序列可以有效地表示函数预测值偏离实际水深的程度,因此利用该原则重新修剪后的样本数据不仅使算法具有稀疏特性,而且构造的函数模型更合理。为了检验算法的有效性,选取实测的多波束测深数据进行验证,计算结果表明留一样本交叉检核法能够合理地筛选出对函数模型构造贡献程度大的测深训练样本,使得构造的函数模型更合理。 相似文献
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压力验潮仪是海洋深度测量最重要的辅助传感器之一,中、短期验潮站一般采用压力验潮仪定点布设并实现对沿岸水深测量的水位控制。受复杂海洋作业环境的综合影响,在工程实践中发现验潮零点极易出现不规则漂移,是制约水深测量成果精度的主要因素之一,但相关的探测与校正精密理论研究滞后。分析了验潮零点不规则漂移的形成机理,提出了漂移探测及校正的精密处理数学模型。通过对定海长期站和港鑫临时站以及大丰长期站和三丫子临时站等近一个月实测同步验潮数据的处理,分析了两种日平均海面计算方法对不同周期分潮的削弱效果,结果表明,本文提出的新模型适用于验潮零点不规则漂移的精密处理,经零点校正后,港鑫、三丫子等临时验潮站的水位观测数据精度由dm级提高至cm级。 相似文献
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