基于遗传 BP 神经网络的海底沉积物声速预报

• 作者: 侯正瑜 王景强 郭常升 陈文景
• 来源期刊: 海洋学报（中文版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遗传算法 BP 神经网络 海底沉积物 声速预报
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 论文 -- 海洋地质
• 页码范围: 116-123
• 页数: 8页
• 分类号: P733.23
• 字数: 4901字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-4193.2016.01.011

摘要

在海底沉积物声速预报中，针对传统经验公式存在预测精度差、适用范围窄、缺乏物理意义等问题，在已有 BP 神经网络预测的基础上，运用遗传算法优化其初始权值和阈值的方法，构建出基于含水量、孔隙度的声速预报模型。将南沙海域采集得到的海底沉积物样品分为两部分，抽取120组涵盖陆架、陆坡、海槽等地貌单元的样品作为训练数据，另外剩余6组作为测试数据。经试验对比后发现，在对本区域进行声速预报时，宜采用遗传算法优化的 BP 神经网络，其要优于传统的单参数、双参数回归拟合预报方法和国内外其他学者所得到的经验公式。此种预报方法具有一定的科学依据和广泛的应用前景，可在今后为建立明确、统一的声速预报模型提供参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯正瑜	中国科学院海洋研究所	4	24	3.0	4.0
5	郭常升	中国科学院海洋研究所	12	135	6.0	11.0
9	王景强	国家海洋局第一海洋研究所海洋沉积与环境地质国家海洋局重点实验室	4	14	2.0	3.0
10	陈文景	中国科学院海洋研究所	1	7	1.0	1.0