利用BP神经网络剔除多波束测深数据粗差

利用BP神经网络剔除多波束测深数据粗差

论文摘要

针对多波束单ping水深数据多呈现较为复杂的曲线形式的现象,提出了基于逆传播(back propagation, BP)神经网络的多波束测深数据粗差剔除方法,即依据BP神经网络具有从输入到输出的映射功能,构建适应多波束单ping水深数据复杂曲线的训练学习算法进行曲线拟合。考虑地形之间的延续性进行相邻ping水深数据间的相关性分析,纵向检查定位并剔除粗差。通过实测多波束测深数据验证该方法的有效性,并与不确定性与测深学联合估值滤波以及交互式滤波方法进行比对分析,结果表明该方法可以有效剔除多波束测深数据中的粗差。

论文目录

  • 1 方法研究
  •   1.1 BP神经网络基本原理及粗差剔除方法
  •   1.2 关键问题研究
  •     1.2.1 训练样本预处理
  •     1.2.2 优化权重与阈值
  •     1.2.3 已标定粗差检核
  • 2 实验验证与分析
  •   2.1 实验数据准备
  •   2.2 实验过程与分析
  • 3 结 语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 赵祥鸿,暴景阳,欧阳永忠,黄贤源,黄辰虎,陆秀平

    关键词: 多波束,神经网络,滤波,海底地形,粗差

    来源: 武汉大学学报(信息科学版) 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 自然地理学和测绘学

    单位: 海军大连舰艇学院海洋测绘系,海军海洋测绘研究所

    基金: 国家重点研发计划(2016YFC0303007),国家自然科学基金(41474012,41374018)~~

    分类号: P229.1

    DOI: 10.13203/j.whugis20160336

    页码: 518-524

    总页数: 7

    文件大小: 5279K

    下载量: 268

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