【摘 要】
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针对普通神经网络模型存在预测精度低等问题,采用粒子群优化神经网络权值和阈值的预测方法,建立基于该方法的BP神经网络高程异常拟合模型。为克服粒子群算法易陷入局部最优,
【机 构】
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河南理工大学 矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室; 矿山空间信息技术河南省重点实验室;
【基金项目】
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2013年国家测绘科技计划项目;现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室开放课题(TJES1201);精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(PF2012-4)
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针对普通神经网络模型存在预测精度低等问题,采用粒子群优化神经网络权值和阈值的预测方法,建立基于该方法的BP神经网络高程异常拟合模型。为克服粒子群算法易陷入局部最优,提出并建立改进算法,即先用混沌变量初始化粒子位置,当出现早熟收敛时,对局部较优的部分粒子和全局极值采用混沌优化策略,从而提高了模型的训练精度。试验结果表明,该方法具有更好的准确性和稳定性。
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