大气折射的映射函数与神经网络拟合比较分析
대기절사적영사함수여신경망락의합비교분석
Atmospheric Refraction Numerical Fitting Research Based on Mapping Function and Neural Network
  • 万方数据
    测绘学报 측회학보
    ACTA GEODAETICA ET CARTOGRAPHICA SINICA
    2007年 3期 290-295 ,共6页

    朱陶业%朱建军%张学庄%郭云开

    주도업%주건군%장학장%곽운개

    大气折射%映射函数%BPNN%拟合分析 大氣摺射%映射函數%BPNN%擬閤分析
    대기절사%영사함수%BPNN%의합분석
    首先介绍映射函数和神经网络模拟方法在大气折射研究领域中的应用情况,总结映射函数的基本形式,分析BPNN的基本原理,进而研究了基本映射函数的BPNN变换.最终利用普尔科沃大气折射表这一数据平台与MATLAB7中的神经网络工具箱,建立与映射函数对应的BPNN模型,对普尔科沃大气折射表进行BPNN模拟.与相关文献的映射函数模拟进行比较分析:BPNN的模拟精度是4阶分式映射函数的2倍,不仅证明大气折射的映射函数模拟存在较大的拟合残差,而且表明BPNN对大气折射的非线性拟合优于映射函数,同时也为BPNN的隐层神经元具备挖掘高阶隐含信息提供了一个研究实例.
    수선개소영사함수화신경망락모의방법재대기절사연구영역중적응용정황,총결영사함수적기본형식,분석BPNN적기본원리,진이연구료기본영사함수적BPNN변환.최종이용보이과옥대기절사표저일수거평태여MATLAB7중적신경망락공구상,건립여영사함수대응적BPNN모형,대보이과옥대기절사표진행BPNN모의.여상관문헌적영사함수모의진행비교분석:BPNN적모의정도시4계분식영사함수적2배,불부증명대기절사적영사함수모의존재교대적의합잔차,이차표명BPNN대대기절사적비선성의합우우영사함수,동시야위BPNN적은층신경원구비알굴고계은함신식제공료일개연구실례.
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