基于神经网络的dem高程内插方法研究

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1、基于神经网络的DEM高程内插方法研究-->基于神经网络的DEM高程内插方法研究摘要：基于神经网络的BP算法技术是将神经网络中隐含的知识以一种易于理解的方式明确地表示出来。该技术综合了并行直观性和串行逻辑性两个侧面，通过对已知信息的学习来寻求未知信息，适合非线性数据和含噪声数据，由于单一的神经网络难以应对一些复杂的问题，于是我们就设法将DEM和高程内插两种神经网络结合在一起形成一种混合神经网络来应对一些复杂的问题。DEM样条神经网络是基函数采用DEM样条函数的一种特殊的神经网络模型，有时也称为BMAC神经网络。DEM样条神经网络具有很多特殊的性质，对它的研究和应用一直倍受关注。龄东军、王士同讨论

2、了DEM样条基函数的特性，在此基础上采用构造性的方法从理论上证明了DEM样条神经网络能够以任意精度逼近任意定义在致密区间上的连续实函数。最后给出了构造性算法，使用此算法，能在满足误差要求的条件下，构造出几乎最小的DEM样条基函数。范俊波、郝继升提出DEM样条网络的一种自适应学习算法。在这种算法中，网络隐层DEM样条基函数的个数根据训练数据自动确定，而非零DEM样条基函数对应的内结点位置和连接权通过梯度下降法迭代调整。计算机模拟结果表明该算法比现有的DEM样条网络学习算法更加有效和实用。关键词：DEM高程内插混合神经网络BP算法目录第1章BP算法的概念………………………………………………11.1

3、BP算法发展概述………………………………………………………11.1.1数据丰富与知识匮乏………………………………………………11.1.2从数据到知识……………………………………………………21.1.3BP算法的产生………………………………………………………31.2BP算法的基本知识…………………………………………………41.3BP算法的方法和技术…………………………………………………61.4BP算法结果的评估………………………………………………………81.5BP算法实际应用……………………………………………………9第2章神经网络与遗传算法……………………………………………102.1人工神经网络

4、概述………………………………………………………102.1.1人工神经网络的发展………………………………………………102.1.2神经元的工作原理及神经网络特点……………………………………122.1.3应用状况及研究方向..………………………………………152.2.遗传算法………………………………………………………152.2.1遗传算法的形成与发展…………………………………………152.2.2遗传算法的研究现状与方向…………………………………162.2.3遗传算法和神经网络的结合…………………………………182.2.3.1两种技术结合的可能性……………………………………182.2.3.2基于遗传

5、算法的神经网络计算……………………………18第3章DEM神经网络与Elamn神经网络设计……………………………183.1DEM神经网络概述……………183.1.1前向型神经网络及相关定义………183.1.2DEM神经网路工作原理…………183.1.3DEM神经网络的特点及应用领域…………………………………193.2高程内插神经网络结构……………………………………22第4章混合神经网络设计………………………………………………224.1.混合神经网络研究意义…………………………………………224.2混合神经网络的研究现状…………………………………224.3DEM样条神经网络的发展现状…………………

6、…………………224.4利用串/井联混合神经网络建模……………………………22第5章基于DEM和高程内插混合神经网络的BP算法技术研究………235.1混合神经网络BP算法方法中的数据准备…………………………245.1.1数据清洗与选择………………………………………265.1.2数据预处理……………………………………………265.1.2.1计算属性……………………………………………275.1.2.2比例变换…………………………………………275.1.2.3正则化……………………………………………………325.1.2.4符号映射和类层次………………………………………325.1.2.5符号数据向数值

7、数据的转换…………………………32第一章绪论1.1BP算法发展背景1.1.1数据丰富与知识匮乏DEM是对地球表面的数字表达，它弥补了等高线的不足，既能表示地面连续的起伏变化，又适合作相应的数学分析和模拟。它是多学科交叉与渗透的高科技产物，在测绘、资源与环境、灾害防治、国防等与地形分析有关的科研及国民经济各领域中发挥着越来越重要的作用。正是由于DEM具有广泛的应用价值，而且DEM质量的优劣直接影响到