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981.
针对传统BP神经网络模型进行全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)高程拟合时存在的收敛速度慢,易陷入局部极小值和拟合精度受初始参数选取影响大的问题,提出一种遗传模拟退火算法(Genetic Simulated Annealing,GSA)优化的BP神经网络模型:GSA-BP.该模型利用GSA的全局搜索能力对BP神经网络的模型参数进行自动寻优,确保BP网络能够获取全局最优解并提升拟合精度.最后采用实际工程算例开展试验,对所提GSA-BP模型的高程拟合性能进行评估和验证,结果表明所提GSA-BP模型相对于传统BP神经网络模型具有更高的拟合精度和更强的数据适应性,更适用于实际工程实践场景. 相似文献
982.
地基雷达的微波面散射模型对比与土壤水分反演 总被引:1,自引:1,他引:0
为了探究地基合成孔径雷达(c GBSAR)后向散射信号的时空变化规律和研究雷达土壤水分反演的影响因素,在内蒙古闪电河流域的昕元牧场站进行了地基雷达观测试验,本文结合以上观测试验的地基雷达数据进行波段、入射角度、极化通道3个雷达参数以及地表粗糙度参数对雷达的后向散射系数影响的分析,然后利用以上分析结果选择地表微波面散射模型,最后利用选定的地表微波面散射模型构建人工神经网络数据集来反演地表土壤水分。结果表明:(1)在地基雷达视场内,各地表微波面散射模型的模拟结果与地基雷达实测的L波段全极化数据拟合效果最佳的是AIEM-Oh模型。(2)通过对20°—60°范围内的雷达入射角度的AIEM-Oh模型后向散射系数模拟的绝对残差分析发现,雷达入射角为25°、41°和53°时模拟结果最接近雷达实测值。(3)最后通过分析土壤水分反演结果发现,当雷达入射角度为41°时的土壤水分反演精度最高,相关系数R是0.8080,RMSE是0.0385 m~3m~3。本文的结论是雷达后向散射信号受到雷达入射角度和地表粗糙度相互作用的影响,因此通过考虑地表粗糙度来合理的选取雷达入射角能够提高土壤水分的反演精度。 相似文献
983.
984.
985.
针对飞来峡水库库区面积大、传统技术难以及时有效管理、近年来违法违章行为增多、部分水库水质受到污染的现状,有必要对飞来峡水库开展确界工作和对违法违章嫌疑区进行监测.首先,基于无人机航测技术精确划定飞来峡水库管理区范围和无人机影像范围内的保护区外边界;然后,基于卷积神经网络对飞来峡水库铁溪坑示范区进行分类,得到较好的裸地、建筑、道路、船只、植被和水体6种地物的分类结果;最后,根据分类结果,结合确界数据解译得到30处违法违章嫌疑区.违法违章嫌疑区主要集中在北江沿岸两侧以及铁溪坑支流的水面,数量最多的是网箱养鱼和开垦.研究结果表明,利用无人机航测技术进行水库库区确界,再结合卷积神经网络进行违法违章嫌疑区监测是有效和可行的,能显著提高确界的精度和水库管理的时效性,为水库违法违章嫌疑区的清理和整治提供科学的技术支撑和高效的管理手段. 相似文献
986.
以某市轨道交通1号线地铁站基坑观测数据为例,开展了小波及BP神经网络预测模型的研究。首先采用小波阈值去噪方式对纵向观测线实际观测数据进行去噪处理,依据信噪比最高以及均方根最小判别原则进行判别,实验表明,小波1层分解、软阈值方式、sym4小波基函数、rigrsure阈值原则、scal=sln为最佳组合方式。然后,给出基坑变形小波-BP神经网络组合预测模型。最后对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与小波变换神经网络预测模型预测数据进行对比分析,结果表明小波变换神经网络预测模型预测精度最高。 相似文献
987.
黄铁矿是金矿中普遍存在的金属硫化物,其微量元素含量信息可以揭示出矿物形成时的相关矿物和流体组成与结晶特征,因此不同期次与金矿有关的黄铁矿及微量元素信息可以被用来预测矿床的类型。且相关研究历史已久,积累了大量的研究资料,然而由于研究思想和手段的局限性,传统方法往往存在无解性或多解性问题。随着大数据思想的发展和推广,研究人员试图采用机器学习算法来解决此类问题,已取得不错的效果。本次研究根据深度学习思想建立黄铁矿微量元素数据集并进行深入研究,采用“成分数据图像化”和“数据增强”等手段,解决了前人采用深度学习方法进行此类分类任务时遇到的数据不平衡问题和卷积神经网络无法直接读取数据的问题。本文对比分析了基于四种卷积神经网络模型(Mobilenet V2、Resnet 50、VGG 16和VIT)采用黄铁矿微量元素成分数据进行金矿类型分类任务的精度与效果,发现采用卷积神经网络算法可以基于黄铁矿成分数据对不同类型金矿进行较为精准的分类任务。此方法比传统图解法具备更高的精准度与泛化能力,通过对金矿类型的预测可以为找矿勘查和深部预测工作节省成本,也为深度学习在地质矿产研究方面的应用和推广提供全新思路,具... 相似文献
988.
地震灾后救援时间宝贵,有效利用灾后数据,快速对救援路线及居民情况进行准确的评估,能有效避免地震带来的进一步损害。地震并不是一次即停止,灾后余震同样威胁灾区群众的生命和财产安全。因此,根据灾区地质及居民分布制定后续可持续救援方案,也是灾后救援的重点,这不仅能使救援稳步进行,也可进一步规划安置居民。本文通过比较神经网络和传统机器学习方法,提出了自适应方法的地物分割算法,根据航拍影像的复杂程度使用神经网络和传统算法相结合的方式,通过比较识别出地物与原有测量数据的差别变化,判断灾后道路扭曲和地质变化,为救援工作提供准确的科学依据。 相似文献
989.
影像匹配在多种计算机视觉任务中起着重要的作用。提出一种用于影像匹配的多尺度视觉相似度比较网络。该网络基于孪生网络结构进行构建,将普通卷积与空洞卷积进行融合,使得卷积神经网络在多个尺度上提取到的视觉特征实现互补。首先,网络的输入由两幅待匹配的影像组成,使用权值共享的两个网络分支分别提取两幅影像的深度特征;其次,在网络中与每个普通卷积模块平行设置一个或多个空洞卷积模块,得到的特征经过融合后输入下一个网络层进行特征提取;最后,根据网络输出特征间的欧氏距离对影像的相似度进行比较,从而完成影像匹配关系的判别。实验结果表明,本文提出的方法在测试数据集上的性能优于对比方法,能够有效地完成影像匹配任务。 相似文献
990.
基于二维编码标尺的数字水准测量系统已经提出好几年了,但在实用化和产业化上遇到了 一些问题.提出一种改进的二维编码设计方案,改进后的新编码方案保留了圆形精码和数字码,增加了字母码;圆形码中心表达精定位,由数字码和字母码表达粗定位,其中数字码用于中远距离、字母码用于近距离粗定位.测量时图像传感器会捕获到包含标尺三类编码的图像,利用圆心定位算法精确计算圆形码圆心在图像中像素位置,进而确定圆心与望远镜水平中丝在图像上的像素差;同时引入卷积神经网络算法识别圆形码两侧的字母码或数字码用以确定相应圆形码的实际高度;最后将多个圆形码确定的视线高度取平均值作为标尺读数.利用搭载面阵CMOS传感器的水准仪原型机在室外对改进后编码标尺进行测试,实验结果表明,可以实现2~100 m范围内的有效测量,特别是在2~60 m范围内可以获得较为理想的测量精度,证明了新编码标尺是一种可行的设计方案,具有产业化价值. 相似文献