BP神经网络遥感水深反演算法的改进

摘要：

针对BP神经网络遥感水深反演算法(简称传统BP算法)的缺点,提出了改进型BP神经网络遥感水深反演算法(简称改进型BP算法),其基本原理是在模型训练过程中反复运用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化以弥补传统BP算法的不足.试验表明:改进型BP算法的训练迭代收敛速度明显快于传统BP算法,浅水区的水深反演精度优于传统BP算法,且学习算法对初始权值和阈值不敏感.

关键词：遥感水深反演、传统BP算法、粒子群算法、改进型BP算法、权值和阈值优化

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：上海市科委科研基金14590502200

在线出版日期：2017-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：40-44