基于贝叶斯正则化BP神经网络的DEM趋势面逼近

• 作者: 朱晓燕 江丽钧 江伟勇 陈再辉
• 来源期刊: 海洋测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 贝叶斯正则化 BP神经网络 数字高程模型 趋势面
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 技术报告
• 页码范围: 32-34,41
• 页数: 4页
• 分类号: P208
• 字数: 2378字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3044.2009.04.010

摘要

趋势面从宏观上揭示了研究对象的特性,在各领域发挥着重要作用.BP神经网络可以对复杂系统进行无限逼近,进而进行预测.建立了基于贝叶斯正则化BP神经网络的数字高程模型趋势面,与二次多项式建立的数字高程模型趋势面进行比较分析,证明了该方法的可行性和有效性.