基于RBF神经网络的地理时空信息预测推理方法

摘要：

本文在深入分析地理实体时空特征的基础上,对地理实体进行抽象和标准化处理,提出一种针对特征复杂地理实体的地理信息预测推理方法.该方法重点研究了基于RBF网络学习方法的地理实体时空信息预测推理的理论、模型方法和具体过程,通过对地理实体对象化抽象描述和标准化处理,建立时空信息融合的超曲面,并利用RBF神经网络超强的非线性拟合能力,构建了复杂地理实体的时间、空间和属性信息的一体化预测和推理模型,并以桂林漓江阳朔段流域水质中溶解氧(DO)的含量的预测推理验证该方法的可行性,为时空数据处理过程中智慧决策和推理分析提供了有效途径.

关键词：时空数据、超曲面、径向基函数、推理预测

所属期刊栏目：32

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41461085;广西自然科学基金重点项目2014GXNSFDA118032;广西教育厅科学技术研究项目YB2014164

在线出版日期：2015-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：59-65