基于rbf神经网络的声速剖面反演及软件实现

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1、学校代码10530学号201510171797分类号TP271密级公开硕士学位论文基于RBF神经网络的声速剖面反演及软件实现学位申请人胡军指导教师肖业伟学院名称信息工程学院学科专业控制科学与工程研究方向检测技术与自动化装置二○一八年六月四日TheSoundSpeedProfileInversionandItsSoftwareRealizationBaseonRBFNeuralNetworkCandidateHuJunSupervisorAssociateProf.XiaoYeweiCollegeCollegeofInfo

2、rmationEngineeringProgramControlScienceandEngineeringSpecializationDetectiontechnologyandautomationDegreeMasterofEngineeringUniversityXiangtanUniversityDateJune4th,2018摘要海水的声速剖面对水声信号的传播起决定作用，由于声速剖面随海水的动态变化而变化，及时准确的获取海水的声速剖面，对海洋的环境探测和监测、海洋水性的评价、海底资源的开采以及潜艇的定位、海底战力

3、的部署等都有重要的意义。总之，声速剖面是水声学研究的重点之一。本文对海区声速剖面反演方法进行研究，分析了仅依据历史数据声速剖面反演方法的局限性。在已有的研究基础上，提出了一种基于RBF神经网络的声速剖面反演方法。该方法利用RBF神经网络算法的拟合性和局部响应特性映射海区表面温度、历史数据、海区稳定特征与实际声速剖面之间的非线性复杂关系。针对RBF神经网络学习算法中隐含层中心、宽度和输出权值确定的相互独立，同时容易陷入局部极小的缺点，采用遗传算法来优化RBF神经网络的三个参数，将这三个待确定参数作为一个整体统一编码，加强了

4、RBF隐含层和输出层的合作关系，得到全局最优参数的网络模型。针对遗传算法自身的缺陷，对遗传算法的交叉、变异和后代的产生进行了改进，保证了遗传算法的全局寻优能力。本文以我国南海某区域2006—2017年的Argo观测数据对模型进行仿真验证，对该海区声速剖面变化规律进行了分析和研究，获得了该区域内海水声速剖面呈稳定规律变化的特征，而实测数据表明海区声速剖面在此稳定特征上下波动。在此基础上，利用本文提出的GA-RBF反演方法，并结合海区表面实测温度和历史数据对模型进行仿真研究。以均方根误差值为评价指标，以该区域2016、201

5、7年6月和12月数据进行测试，将本文方法与其他方法进行对比，得到本文方法的两年平均均方根误差值是AVG方法的26.93%，EOF方法的50%，BP方法的63.30%，未优化RBF方法的66.34%。仿真结果表明：基于GA-RBF网络模型并利用海区表面实测温度的反演结果更趋近实测声速剖面，该模型可用于海区垂直声速剖面的反演。利用RBF神经网络的拟合能力，学习能力，对非线性函数逼近能力，提高声速剖面实时反演的精度和适用范围。最后，本文以LabVIEW开发软件为平台，以SQLServer2012数据库为依托，采用模块化设计思想

6、，设计开发了可视化的声速剖面反演软件。软件界面友好、操作便捷，易于用户学习和使用，便于升级和维护。该软件的开发可作为水声信号处理的基础研究工具，所得到的反演数据可作为水声信号处理算法模型的输入参数，具有十分重要的工程应用价值。关键词：声速剖面反演;径向基神经网络;遗传算法;Argo数据；LabVIEW；数据库IAbstractTheoceanSoundSpeedProfile(SSP)determinethepropagationofunderwateracousticsignals.BecausetheSSPvarie

7、swiththedynamicchangeoftheseawater,Timelyandaccurateacquisitionofthereal-timeSSPoftheseawaterhasgreatimpactsonthedetectionandmonitoringofmarine,theevaluationofseawater,theexploitationofsubmarineresources,thepositioningofsubmarinesandthedeploymentofseabedforces.In

8、aword,theoceanSSPisoneofthekeypointsinthestudyofunderwateracoustics.Inthispaper,theinversionmethodofSSPintheseaareaisstudied,andthelimitationoftheinversionmeth