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高程拟合的几种常用方法,对于线型带状工程,各GPS高程点的位置往往近似处于一条直线上,当各点位于同一直线上时,不能建立平面、曲面等面状拟合模型,而当近似于直线时,其面状拟合模型具有较大的不稳定性。线型模型只顾及了纵向高程异常的变化而没有考虑横向的变化,对带状区域其拟合高程比面状模型稳定,适用于线型带状工程的GPS高程拟合。 相似文献
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利用IGS提供的高精度对流层天顶延迟数据,在全球范围内对四种常用天顶对流层延迟模型的精度,进行了科学、合理的评估。得出EGNOS模型的精度最高,是对流层模型改正的最优选择。同时在选择改正模型时,应考虑测站高程的影响。 相似文献
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基于战略管理理论、竞争力分析理论和计算实验逻辑框架,以江苏淮安若干地方智库为研究对象,运用神经网络模型（包括三层BP神经网络模型和Elman神经网络模型）、遗传算法对地方智库进行竞争力评估.研究结果表明：运用遗传算法约简得到的少数评估指标可以有效地评估智库竞争力,以上两种神经网络模型均可适用于地方智库的评估工作,Elman模型相对略优. 相似文献
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人们期望能用GPS高程测量来逐步取代传统的水准测量,这就需要研究GPS大地高与正常高之间的转换关系,从而需要研究高程异常的问题。本文在分析了近年来国内外对GPS水准高程拟合方法研究成果的基础上,主要对基于人工神经网络的GPS高程异常拟合方法进行了研究,编译了三次曲面拟合法、BP神经网络法和RBF神经网络法的GPS水准拟合程序。通过MTALAB_GUI平台,实现了上述三种GPS水准拟合方法的人机交互的目的。对上述三种GPS水准拟合方法进行了精度比较,其中RBF神经网络的精度最高,三次曲面拟合精度最低。 相似文献
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本文用遥感影像监督分类的常用方法与基于BP神经网络的分类方法对黑龙江省鹤岗市某区域高分二号数据进行土地利用分类,并比较分类精度,得出基于BP神经网络的分类方法总体精度相对较高。 相似文献
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提出一种数据挖掘技术的网络舆情组合预测模型。首先利用灰色模型GM模型对网络舆情进行预测,然后采用BP神经网络对GM模型预测结果进行修正,同时采有粒子群算法优化BP神经网络参数,最后采用某网络某热门话题对模型进行仿真实验。仿真结果表明,本文模型可以准确预测网络舆情变化趋势,提高了网络舆情预测精度。 相似文献
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BP神经网络图书文献经费预测模型 总被引：4，自引：0，他引：4
旨在应用BP神经网络的函数逼近功能,建立一维时间序列数据图书文献经费的预测模型。基于MAT-LAB6.5BP神经网络训练,得出的预测结果与各个示例的实际数值比较吻合。测试样本的训练结果表明,该模型适用于图书文献经费预测。 相似文献
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BP神经网络被广泛应用于模式识别、信号处理和自动控制等领域,其广泛性是由于它能实现任何连续映射,但由于BP网络训练所固有的复杂性,目前尚没有任何一种完全的算法能适用于任何BP网络的训练。本文介绍了MATLAB神经网络工具箱中各种训练算法的特点及其函数的参数形式,并对它们的收敛速度和内存消耗情况进行了比较,说明了其各自适用的网络。 相似文献
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BP神经网络与径向基神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。理论上,一个BP算法总存在对应的RBF算法,即总存在RBF算法可替代任何一个BP算法。任意非线性函数都可被这两种神经网络以任意精度拟合。但是两种算法的逼近性能不同,这是由于他们使用了相异的激励函数。该文使用两种算法以1995-2015年21年的数据建立了预测模型,并用其对06-15年旅行收入进行预测。模型能够较好的反应全国旅行收入随七大要素变化的趋势。并对两种算法进行了比较。旅行业相关收入也是国民经济发展的一种体现,因此对旅行收入受何影响、如何影响的研究是有积极意义的。本文研究如何应用影响旅行收入因素相关信息对当年旅行收入进行预测。 相似文献
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《中国科技信息》2021,(Z1)
人们对高质量生活品质的追求,使得人们对于出行的需求与日俱增,而机场终端区的大雾会使跑道视程和能见度降低,直接影响航空安全和航班运行效率,也降低了空中交通流量和空域利用率。为了在不降低机场最低运行标准的前提下,低能见度时仍然正常起降航班,构建了基于BP神经网络算法的低能见度预测模型。将与能见度相关的4种主要气象因子作为输入参数,对普洱思茅机场早晨07:00～07:25能见度进行预测及精度分析。分别得到训练集的拟合效果图,样本集的预测结果图和波动分析图,以及大样本长时间的预测图和精度分析图,使BP神经网络模型的预测总误差的方差为0.1392,决定系数R2达到0.97043,可见该网络具有良好的预测效果,较高的精度和较好的泛化能力。 相似文献
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基于BP神经网络的管道中泥浆输运模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
BP人工神经网络是神经网络中应用最广泛的一种同络模型,本文详细介绍了BP网络模型的建立和算法过程及一些改进算法.利用BP神经网络建立管道泥浆输运中阻力与泥浆浓度和流速之间关系的预测模型.验证表明,运用BP神经网络模型可以建立精度较高的非线性动力关系. 相似文献
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[目的/意义]在数字经济背景下,数据资源通过网络平台交易实现价值转化与增值。作为一种非标准化的新兴商品,数据资源具有成本模糊、类型多样、不确定性高等典型特征,传统价值评估理论难以对其价值进行准确衡量。[方法/过程]对此,文章提出了AGA-BP神经网络的数据资源价值评估模型,该模型充分考虑了诸多影响因素与数据资源价值的非线性关系,通过自适应遗传算法(AGA)优化传统BP神经网络提升价值评估的精度,解决BP神经网络极易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题。以此方法为基础,收集武汉东湖大数据交易中心的244条数据资源交易信息进行实证检验。[结果/结论]研究结果表明:基于AGA-BP神经网络的数据资源价值评估方法相比于GA-BP神经网络和BP神经网络性能提升明显;该方法在仿真能力、误差水平、拟合数据能力等方面表现出突出优势,具有更好的价值评估仿真效果。该方法在减少数据交易平台买卖双方交易成本,完善数据交易平台的定价机制和策略方面具有较强的指导意义。 相似文献
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本文利用集成的思想开展了复合神经网络模型研究。首先,利用MATLAB软件平台构建了反向传播神经网络(BP)、支持向量神经网络(SVM)和径向基函数神经网络(RBF)三个单一神经网络。其次,将单一的神经网络以加权平均的规则进行组装,形成一种复合的神经网络系统。最后,利用复合神经网络系统开展了测井储层孔隙度、渗透率和含水饱和度的预测及效果分析。研究结果显示,相比于单一的神经网络方法,构建的复合神经网络模型预测的储层孔隙度、渗透率和含水饱和度精度更高,表明基于复合神经网络模型进行储层评价是可行和有效的。 相似文献
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分别用BP神经网络和支持向量机(SVM)两种方法建立相应的网络模型对多光谱辐射测温的测量数据进行处理以得到真实温度。用合适的训练样本分别对两种方法建立的模型进行训练,收敛之后用验证样本测试其精度。结果表明用支持向量机处理多光谱辐射测温数据是可以满足实际要求的,与BP神经网络相比精度更高,而且由于支持向量机对训练样本需求较小,进一步增加了工程可行性。 相似文献