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GA-BP神经网络的GPS可降水量预测
GA-BP神经网络的GPS可降水量预测
作者:
周志浩
李国弘
谢劭峰
赵云
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
BP神经网络
遗传算法
GPS可降水量
预测
摘要:
针对传统BP神经网络模型存在的学习速度慢、易陷入局部极值以及网络结构参数取值的不确定性等问题,该文研究了一种基于遗传算法与BP神经网络相结合的GPS可降水量预测的新方法.该方法利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,并对该模型进行训练,以提高预测模型的性能.实验结果证明了遗传BP神经网络模型用于GPS可降水量预测的可行性,其预测结果的均方根误差为0.16 mm、平均绝对百分误差为0.23%.相对于BP神经网络和小波神经网络模型,均方根误差分别降低了0.37和0.19 mm,平均绝对百分误差分别降低了0.62%和0.33%.同时遗传BP神经网络模型亦显示了很好的非线性拟合能力,能更好地预测GPS可降水量,对实际工作具有较强的参考价值.
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(/年)
文献信息
篇名
GA-BP神经网络的GPS可降水量预测
来源期刊
测绘科学
学科
地球科学
关键词
BP神经网络
遗传算法
GPS可降水量
预测
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
大地测量学与导航
研究方向
页码范围
33-38
页数
6页
分类号
P457.6|P228.9
字数
语种
中文
DOI
10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.03.006
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
谢劭峰
桂林理工大学测绘地理信息学院
27
97
6.0
8.0
5
赵云
桂林理工大学测绘地理信息学院
6
14
2.0
3.0
7
李国弘
桂林理工大学测绘地理信息学院
5
1
1.0
1.0
9
周志浩
桂林理工大学测绘地理信息学院
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引文网络
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
遗传算法
GPS可降水量
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学
主办单位:
中国测绘科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-2307
CN:
11-4415/P
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区北太平路16号
邮发代号:
2-945
创刊时间:
1976
语种:
chi
出版文献量(篇)
7258
总下载数(次)
36
总被引数(次)
67354
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