【摘 要】
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以大型内陆浅水湖泊一太湖为例,采用RBF(Radial Basis Function)神经网络建立该研究区域的叶绿素a浓度与同步影像数据的反演模型,较分析现今应用最广泛使用的BP(Back Propaga
【机 构】
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西南交通大学地球科学与环境工程学院;
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目(8142014)
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以大型内陆浅水湖泊一太湖为例,采用RBF(Radial Basis Function)神经网络建立该研究区域的叶绿素a浓度与同步影像数据的反演模型,较分析现今应用最广泛使用的BP(Back Propagation)神经网络模型,并通过对模型的验证、稳定性和鲁棒性分析评价了两种模型的泛化能力。结果表明,常规的BP神经网络模型收敛速度慢,极容易陷入局部最优解,而RBF比BP模型有更加优异的函数逼近、分类和模式识别能力,对反演叶绿素a浓度具有很强的泛化能力。
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