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遗传算法优化的BP神经网络模型在遥感水深反演中的应用
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作者 陈洲杰 陈华建 盛君 《测绘与空间地理信息》 2024年第10期112-114,118,共4页
针对传统BP神经网络模型在遥感影像水深反演中存在的缺陷,本文引入主成分分析(PCA)与遗传算法(GA),构建新的GA-BP神经网络模型,该改进模型利用GA对BP神经网络模型的权值与阈值进行优化并将优化值作为BP神经网络模型初始值。将该改进模... 针对传统BP神经网络模型在遥感影像水深反演中存在的缺陷,本文引入主成分分析(PCA)与遗传算法(GA),构建新的GA-BP神经网络模型,该改进模型利用GA对BP神经网络模型的权值与阈值进行优化并将优化值作为BP神经网络模型初始值。将该改进模型用于遥感影像水深反演实验中,结果表明,较单一的BP神经网络模型,该改进模型的收敛速度具有较大提升,水深反演精度也更高。 展开更多
关键词 BP神经网络模型 主成分分析 遗传算法 水深反演 权值和阈值优化
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BP神经网络遥感水深反演算法的改进 被引量:26
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作者 曹斌 邱振戈 +1 位作者 朱述龙 曹彬才 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第2期40-44,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 遥感水深反演 传统BP算法 粒子群算法 改进型BP算法 权值和阈值优化
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