BP神经网络遥感水深反演算法的改进

作者：曹斌; 邱振戈; 朱述龙; 曹彬才

来源：测绘通报, 2017, (02): 40-44.

DOI：10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0045

• 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

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。

• 单位
  上海海洋大学; 信息工程大学