Elman神经网络在区域速度场建模中的应用

发布时间：2018-04-27 13:09

  本文选题：Elman神经网络 + 速度场　； 参考：《大地测量与地球动力学》2017年10期

【摘要】：鉴于欧拉矢量参数在局部区域适应性较差,提出一种基于Elman神经网络的速度场逼近方法。首先利用已有欧拉矢量参数估计站点速度,将剩余残差作为Elman神经网络拟合量进行逼近;然后将Elman神经网络估计结果与欧拉矢量计算速度相叠加,获得区域速度场模型。利用山东区域速度场数据进行验证,结果表明,该方法在一定程度上能够削弱系统误差影响,提高计算精度。
[Abstract]:In view of the poor adaptability of Euler vector parameters in local regions, a velocity field approximation method based on Elman neural network is proposed. First, the station velocity is estimated by using the existing Euler vector parameters, and the residual residual error is approximated as the fitting quantity of the Elman neural network, and then the estimation result of the Elman neural network is superposed with the Euler vector calculation velocity, and the regional velocity field model is obtained. The results show that the method can weaken the influence of system error to some extent and improve the accuracy of calculation.
【作者单位】： 国家测绘地理信息局大地测量数据处理中心;西安测绘研究所;山东省国土测绘院;
【基金】：国家自然科学基金(41574003,41774004,41474015,41604001) 测绘地理信息公益性行业科研专项(201512004) 国家科技部科技基础性工作专项(2015FY210400) 现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(TJES1504) 地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室开放基金~~
【分类号】：P227

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本文编号：1810860