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结合GA-BP神经网络的GPS-IR雪深反演

摘要:针对传统雪深反演中出现的系统偏差和跳变问题,该文提出一种结合遗传算法-反向传播(GA-BP)神经网络的雪深反演方法。首先通过二次项拟合有效分离出信噪比残差,进而对变换单位后的信噪比残差进行频谱分析,计算得到初步雪深值。最后,建立基于初步雪深值的GA-BP神经网络优化模型。以美国板块边界观测计划(PBO)提供的监测数据为例,并与传统方法对比分析,结果表明:采用GA-BP神经网络不仅能够削弱初步反演结果中出现的系统偏差,还能有效消除反演过程出现的跳变现象。采用PRN09和PRN24卫星反演,RMSE和MAE均分别小于0.083 m和0.065 m,R^2有了明显提高,优于未处理初始雪深的情况。

关键词:
  • 雪深  
  • 信噪比  
作者:
张晓宇; 韦波; 覃婷婷; 刘海峰
单位:
桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室; 广西桂林541004; 桂林理工大学测绘地理信息学院; 广西桂林541004
刊名:
测绘科学

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:测绘科学

测绘科学杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:11-4415/P。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1976年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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