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摘要:
本文是神经网络算法在多通道微波辐射计上进行温度及水汽密度反演的一次尝试.在目前常见的单隐藏层BP神经网络的基础上,使用了双隐藏层BP网络,并对其结果进行了对比分析.实验中利用台州实际的气象资料做为数据集,为了提高训练速度,采取了分层训练的方法实现了0-10KM的温度及水汽的训练,并与实际测量值进行了对比,实验证明双隐藏层BP网络在低层具备更好的结果.
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文献信息
篇名 BP神经网络深度对辐射计温湿度反演精度的影响
来源期刊 科学技术创新 学科 地球科学
关键词 BP神经网络 微波辐射计 大气廓线反演
年,卷(期) 2021,(29) 所属期刊栏目 科技创新
研究方向 页码范围 1-3
页数 3页 分类号 P407
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-1328.2021.29.002
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
微波辐射计
大气廓线反演
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
科学技术创新
旬刊
2096-4390
23-1600/N
16开
黑龙江省哈尔滨市
14-269
1997
chi
出版文献量(篇)
126927
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