基于混沌免疫优化RBF网络的遥感水深反演

摘要：

BP网络学习算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点.为此,提出一种基于混沌免疫优化径向基函数(RBF)网络的遥感水深反演模型.介绍水深遥感反演原理,利用混沌免疫优化算法对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化,并将优化的RBF网络应用于遥感水深反演.实验结果表明,该模型反演水深和实测水深之间的平均绝对误差为0.436 7 m,平均相对误差为8.91％,均方根误差为0.563 5 m,具有较好的非线性映射能力和泛化能力.

关键词：水深遥感、混沌免疫优化算法、径向基函数、反演模型、泛化能力

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目40771143;江苏师范大学博士学位教师科研支持基金资助项目10XLR24,10XLR16

在线出版日期：2013-11-12（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：187-191