观测站缺失数据修复的神经网络模型研究

• 作者: 喻成林 李钢 黄强
• 来源期刊: 矿山测量
• 学科: 工学
• 关键词: 观测站 数据修复 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 资源与环境
• 页码范围: 92-95
• 页数: 4页
• 分类号: TD325
• 字数: 2473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-358X.2014.01.30

摘要

为验证人工神经网络方法是否可以用于观测站缺失数据修复:通过相邻时间观测数据,利用BP、RBF神经网络分别进行了缺失最大下沉数据、连续数据缺失(本论文为3个)两个方案进行了数据修复实验;通过与实测数据进行对比分析,证明BP、RBF网络都可以用于观测站缺失数据的修复工作,其预测精度随着缺失数据增加而降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李钢		90	1141	19.0	29.0
5	喻成林		4	7	2.0	2.0
6	黄强		7	20	3.0	4.0