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1.
利用神经网络算法挖掘海量数据的规律已成为科技发展的一种趋势，本文针对卫星信号的天顶对流层延迟进行建模.对流层延迟是影响卫星定位精度的重要因素之一，建立精密区域对流层模型对高精度定位有着重要的意义.对区域测站对流层延迟数据的分析，考虑到实时建模中传统BP（Back Propagation）神经网络计算量大，易出现"过拟合"现象、不稳定等因素，通过改进的BP神经网络建立了区域精密对流层模型.详细介绍了新模型的建立过程，并与常用的对流层区域实时模型进行了对比.还讨论了建模测站数目对预报精度的影响.相比现有的其他对流层延迟模型，基于改进的BP神经网络构建的区域精密对流层延迟模型无论在拟合和预报方面都有较好的精度，且随着测站数目的增加模型精度趋于平稳.改进的模型参数较少，可以进行实时的区域精密对流层延迟改正；需要播发的信息量小，适用于连续运行参考站系统（Continuously Operating Reference Stations，CORS）的应用.研究表明：改进的BP神经网络模型能够更好的充分利用大规模历史数据描述卫星信号对流层延迟的空间分布情况，适用于实时大区域精密对流层建模.基于日本地区2005年近1000多个测站的NCAR（National Center Atmospheric Research）对流层数据进行区域对流层延迟建模，结果表明改进的BP神经网络模型在拟合和预报精度上都有较大提升，RMSE（Root Mean Square Error）分别为：7.83 mm和8.52 mm，而四参数模型拟合、预报RMSE分别18.03 mm和16.60 mm. 相似文献
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4.
为研究全球变暖与极寒天气间的关系，对加拿大13个省代表性测站10年的观测数据进行时空变化趋势分析，采用经验正交函数（EOF）寻找海洋表面温度历史数据的变化规律。另外利用BP神经网络建立了年平均温度、日降水量与地球吸热、散热、海表面温度、当地纬度间的关系，预测未来25年气候的变化，并建立了“极寒天气”与气候变化的关系模型。研究表明：高纬度地区温度、降水量普遍较低，同经度地区的温度差异较小且降水量变化不大；加拿大地区温度呈周期性变化，符合北半球的季节变化特征；北大西洋的东部与其他海洋的温度是反相关的，西太平洋南北回归线附近的海洋表面温度升高；“极寒天气”出现频率与气候变化有一定关系，局地极寒现象与全球变暖的大趋势并不矛盾。本研究为人们认识和理解“全球变暖”提供了一个新的思路。 相似文献
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本研究以围绕着白龙江流域的甘肃省南部的宕昌县、舟曲县和武都区部分地区为研究区，根据全国滑坡编目中得到的272个历史滑坡数据以及选取的高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、归一化植被指数（NDVI）、降雨、岩性、距道路距离和距河流距离10种影响因子，利用三种具有代表性的定量方法：信息量模型、以及基于频率比模型的逻辑回归模型和人工神经网络模型对研究区内滑坡灾害危险性进行评价。三种评价结果均显示研究区内滑坡灾害的极高和高危险区主要沿白龙江河谷地区呈带状分布。从危险性分区图可看出，人工神经网络模型得到的分区图较为合理，既表现出沿河谷地区集中分布的趋势，也呈现出对滑坡历史数据较为独立的特征，这一研究结果与前人研究结果一致。根据受试者工作特征曲线（ROC曲线）对三种模型的精度进行检验，检验得到的AUC值分别为0.818、0.829和0.837，说明三种评价结果均具有较高的可靠性，基于频率比模型的人工神经网络模型相比其他两个模型具有更好的评价精度，能更好地进行滑坡危险性的预测和评价，其中高程、降雨、岩性以及距道路距离对评价结果影响更大，这四种影响因子重要性值占比为52.1%。为该地区的城市扩建与灾害预防预测提供了参考。 相似文献
8.
最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开，基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想，以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型，以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源，以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合，组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价，结果表明：3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果，最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升，预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献
9.
岩体裂隙网络渗流广泛存在于地下工程中，对地下工程的建设和运行安全具有重要的影响。因此，研究裂隙网络渗流有着重要的理论和实际意义。本文根据立方定律和Forchheimer方程推导所得的交叉裂隙渗流模型，运用数值模拟和人工神经网络方法，对平面交叉裂隙渗流模型非线性参数与模型几何条件的关系进行探究。通过数值模拟，获得了平面交叉裂隙非线性渗流模型的参数；运用人工神经网络遗传算法，探究了交叉裂隙几何条件与交叉裂隙渗流模型中非线性系数之间的关系，证明了平面交叉裂隙非线性渗流模型适用于描述交叉裂隙渗流规律，验证了神经网络方法预测非线性系数的可行性和准确性。同时，还对比分析了运用拟合数值表达式和人工神经网络两种方法的特点。 相似文献
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