基于Hopfield神经网络模型的遥感影像分类算法   总被引：1，自引：0，他引：1  

董广军 张杰徐铭杰  朱朝杰 《测绘学院学报》2003,20(4):267-270,274

针对遥感影像的分类特点，提出了一种基于Hopfield神经网络模型的遥感影像分娄算法。首先阐述了Hopfield神经网络的结构及其工怍原理，分析了Hopfield神经网络优化规则；然后在Hopfield神经网络通用模型基础上，实现了Hopfield神经网络的算法。实验结果表明，这种分类器具有较高的精度与效率，分类结果优于最大似然分类法。  相似文献   

一种基于自适应谐振理论的TM遥感影像神经网络分类器     

王玲  龚健雅 《测绘科学》2003,28(3):39-42

提出了一种基于自适应谐振理论建立起来的自组织模糊ARTMAP神经网络分类器。分析了ART神经网络的结构和工作原理,给出模糊ARTMAP神经网络分类的具体算法,并将其运用到TM遥感影像分类的实验中。结果表明模糊ARTMAP神经网络分类器的速度快,精度高,比常用的BP网络具有更好的性能。  相似文献   

基于客观分析的重庆雾的BP神经元网络预报模型研究   总被引：2，自引：4，他引：2       下载免费PDF全文

刘德  李永华  喻桥  何险峰  周国兵 《气象科学》2005,25(3):293-298

本文利用数值预报产品、TTAA报文观测资料及重庆雾(能见度)的实况资料，采用客观分析方法将相关资料处理成二维网格资料，再运用车贝雪夫正交多项式实现二维网格图形的数学定量描述，最后建立重庆雾的BP神经网络方法预测模型，并对重庆雾进行预报试验。检验结果表明，这种方法预报效果较好，基于客观分析的BP神经网络模型进行雾的短期预报具有一定的应用前景。  相似文献   

A Short-Term Climate Prediction Model Based on a Modular Fuzzy Neural Network   总被引：9，自引：0，他引：9  

JIN Long  JIN Jian  YAO Cai 《大气科学进展》2005,22(3):428-435

In terms of the modular fuzzy neural network (MFNN) combining fuzzy c-mean (FCM) cluster and single-layer neural network, a short-term climate prediction model is developed. It is found from modeling results that the MFNN model for short-term climate prediction has advantages of simple structure, no hidden layer and stable network parameters because of the assembling of sound functions of the selfadaptive learning, association and fuzzy information processing of fuzzy mathematics and neural network methods. The case computational results of Guangxi flood season (JJA) rainfall show that the mean absolute error (MAE) and mean relative error (MRE) of the prediction during 1998 2002 are 68.8 mm and 9.78%, and in comparison with the regression method, under the conditions of the same predictors and period they are 97.8 mm and 12.28% respectively. Furthermore, it is also found from the stability analysis of the modular model that the change of the prediction results of independent samples with training times in the stably convergent interval of the model is less than 1.3 mm. The obvious oscillation phenomenon of prediction results with training times, such as in the common back-propagation neural network (BPNN) model, does not occur, indicating a better practical application potential of the MFNN model.  相似文献   

基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型   总被引：3，自引：2，他引：3  

李永华  金龙  缪启龙  刘德  高阳华 《南京气象学院学报》2005,28(4):549-555

采用奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis，SSA）方法对标准化样本序列进行准周期信号分量重建，将重建序列构造均值生成函数（Mean Generating Function．MGF）延拓矩阵作为输入因子，原样本序列作为输出因子，构建BP神经网络多步预测模型。通过实际建模并与逐步回归等方法进行对比预测试验，结果表明，基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型预测效果优于其他3种模型，说明SSA的去噪及BP神经网络预报模型对于提高预测准确率是相对有效的，是一种具有较高应用价值的多步预测方法。  相似文献   

神经网络综合模型预测龙江河流域汛期旱涝     

韩礼应  何振伟  陈丽娜 《气象研究与应用》2005,26(Z1):33-36

应用龙江河流域金城江站水文资料、500hPa月平均环流指数、海温、太阳黑子和单站气象要素等资料,通过方差周期、多元线性回归和逐步回归分析得到的预测值,再经过神经网络综合模型进行分析,最后进行预测试验.结果表明,神经网络综合模型在龙江河流域旱涝天气预测中效果显著,可应用于业务预测.  相似文献   

拟神经网络反演在煤田中应用     

裘士忠 《中国煤田地质》2005,17(5):104-106,116

Parker快速富氏变换反演单一密度界面存在两方面问题：一是求解目标界面重力异常难度较大;二是受正演速度及反演参量维数的限制,不能对界面进行精细划分.拟神经网络BP算法的引入,首先解决了快速三维正演问题,又突破了反演参量维数的限制,实现快速收敛,有效解决两个或多个密度界面的反演问题.在实际应用中,先用密度“补偿法”正演求取剩余生力异常,然后利用拟神经网络BP算法同时反演两个二维密度界面,拟合求得两个界面的深度异常,在此基础上预测煤田.  相似文献   

基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统   总被引：57，自引：9，他引：57  

黎夏  叶嘉安 《地理研究》2005,24(1):19-27

本文提出了基于神经网络的元胞自动机(CellularAutomata),并将其用来模拟复杂的土地利用系统及其演变。国际上已经有许多利用元胞自动机进行城市模拟的研究,但这些模型往往局限于模拟从非城市用地到城市用地的转变。模拟多种土地利用的动态系统比一般模拟城市演化要复杂得多,需要使用许多空间变量和参数,而确定模型的参数值和模型结构有很大困难。本文通过神经网络、元胞自动机和GIS相结合来进行土地利用的动态模拟,并利用多时相的遥感分类图像来训练神经网络,能十分方便地确定模型参数和模型结构,消除常规模拟方法所带来的弊端。  相似文献   

基于神经网络的西藏拉萨地区生态环境分类     

除多 《山地学报》2005,23(4):391-398

根据生态环境分类指标的科学性、完备性、简洁性和数据的可获取性,选取了影响拉萨地区生态环境的主要地形和气候因子高程、坡向、≥0℃积温、年平均温度、年平均降水量、潜在蒸散量和湿润度等7个有代表性的指标,利用GIS的空间内插方法将所有这些指标转成100 m×100 m的空间珊格数据,再根据每个指标特定的地理和环境意义进行指标的分带,对7个指标进行主成分分析后提取主要信息。通过选择4个典型样区作为训练区,对拉萨地区的生态环境进行了分类。结果表明,拉萨地区的主要生态环境类型包括河谷农业类型、山地草原类型、高山草甸类型及高山裸岩及冰雪类型。其中,高山草甸和山地草原生态环境类型占主导,分别为10 768.52 km2和10 646.6 km2,各占总面积的36.61%和36.20%,而河谷农业类型占总面积的10.75%。此外,拉萨地区分布有较大面积的高山裸岩及冰雪区生态环境类型,面积为总面积的14.16%。作为特殊类型的生态环境类型,拉萨地区境内的纳木错的湖泊面积是668.76 km2,占该湖面积的近一半和拉萨地区总面积的2.27%。  相似文献   

基于地震-测井数据预测储层参数空间分布规律的神经网络模型     

蔡永香  郭庆胜  桂志先  丁虹 《武汉大学学报(信息科学版)》2005,30(4):366-369

研究了地震资料的特征参数与储层参数间的神经网络模型。建立了相互之间的非线性映射，可以横向预测目的层的储层参数，实现地震资料和测井资料联合预测储层参数的空间分布规律。实验结果表明，该方法是可行的。  相似文献