【摘 要】
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探讨采用不同激励函数的BP和RBF神经网络方法填补GRACE与GRACE-FO卫星空缺数据的精度及可行性,并基于最优方案对缺失数据进行填充;利用ITSG-Grace2018和ITSG-Grace_operational时变重力场模型反演2002～2020年长江流域陆地水储量变化,并结合GLDAS模型、降水、气温及长江流域水资源公报等数据对该区域的陆地水储量变化进行综合分析。结果表明:1)隐含层激励
【机 构】
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广东工业大学土木与交通工程学院,西安电子科技大学空间科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41674006,41731069)。
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探讨采用不同激励函数的BP和RBF神经网络方法填补GRACE与GRACE-FO卫星空缺数据的精度及可行性,并基于最优方案对缺失数据进行填充;利用ITSG-Grace2018和ITSG-Grace_operational时变重力场模型反演2002～2020年长江流域陆地水储量变化,并结合GLDAS模型、降水、气温及长江流域水资源公报等数据对该区域的陆地水储量变化进行综合分析。结果表明:1)隐含层激励函数为线性整流函数(ReLU)的BP神经网络算法具有较好的拟合效果,可用于填充GRACE与GRACE-F
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