BP神经网络遥感水深反演算法的改进

发布时间：2018-06-18 03:49

  本文选题：遥感水深反演 + 传统BP算法　； 参考：《测绘通报》2017年02期

【摘要】：针对BP神经网络遥感水深反演算法(简称传统BP算法)的缺点,提出了改进型BP神经网络遥感水深反演算法(简称改进型BP算法),其基本原理是在模型训练过程中反复运用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化以弥补传统BP算法的不足。试验表明:改进型BP算法的训练迭代收敛速度明显快于传统BP算法,浅水区的水深反演精度优于传统BP算法,且学习算法对初始权值和阈值不敏感。
[Abstract]:In this paper , a modified BP neural network remote sensing bathymetric inversion algorithm ( called modified BP algorithm ) is proposed for BP neural network remote sensing water depth inverse algorithm ( BP algorithm ) . The basic principle is to use the PSO algorithm to optimize the weight and threshold of BP neural network in the process of model training to compensate for the shortage of the traditional BP algorithm . The experiment shows that the improved BP algorithm is faster than the traditional BP algorithm , and the inversion precision of water depth in shallow water area is better than that of traditional BP algorithm , and the learning algorithm is insensitive to the initial weight and threshold .
【作者单位】： 上海海洋大学海洋科学学院;信息工程大学;
【基金】：上海市科委科研基金(14590502200)
【分类号】：P237;P229

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本文编号：2033925