bp神经网络结构优化研究及应用

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4、geprocessingtechnologyDissertationSupervisor:Prof.YaoGuoqingEnterpriseMentor:LuYileiChinaUniversityofGeosciences(Beijing)II摘要近年来，我国科学技术的进步给人们的生活带来了很多的便利，也促进了我国经济的持续发展。同时，丰富的生活方式也给我们的环境造成了很大的危害和不可挽回的损失。海洋水质监测是海洋科学的重要工作，在开发海洋资源、保护海洋环境等方面都有重要意义。受人类活动及气候的影响，我国沿海海域受到了巨大的抨击，结构也发生了一些变化。海洋环境保护是维持生态

5、平衡中较为重要的条件。我国海洋区域较大，它拥有各式各样的空间结构和海域特征。其中，渤海湾具有半封闭的地理特征，海水自我净化和循环能力低于其他海域。因此渤海湾水质为中国海域环境评估提供了重要价值。海洋叶绿素a浓度在评估海洋环境中具有代表性。虽然目前已经有成型的方法，但对于渤海湾这样具有特殊结构的海域来说，误差相对较大。因此，建立适合渤海湾海域的叶绿素a浓度反演模型是十分必要的。本次研究是根据渤海湾水体的光谱特征，利用不同光谱特征下的处理数据和对应叶绿素a浓度实测数据，构建了渤海湾叶绿素a浓度的反演模型。根据反演模型的需求，采集和处理较敏感的四个波段辐射值作为输入数据。首先运用B

6、P神经网络建立了它们与实测浓度间的关系，通过调整参数、对比误差，最终建立了误差RMSE为14.54%的BP神经网络模型。其中输入层包含4个节点，隐含层节包含10个节点，输出层包含1个节点。结果表明，BP神经网络模型具有良好的拟合效果。采用高阶神经网络的简化形式对BP网络结构进行优化，在一定程度上解决了遥感技术在海洋应用上的高度复杂非线性问题。为了克服神经网络自身容易陷入局部收敛的缺陷，采用遗传算法对神经网络初始参数的优化。遗传算法将进行遗传操作后的参数赋给BP神经网络作为初始权值和阈值，接受返回的误差作为评价适应度。逐代优化后，寻找出误差较小的神经网络模型参数。结果表明，优化

7、后的BP网络模型误差为5.67%，比优化前的模型具有更好的拟合效果。关键词：叶绿素a，遗传算法，BP神经网络ITheBPneuralnetworkstructureoptimizationresearchandapplicationAbstractInrecentyears,thedevelopmentofscienceandtechnologyinChinahasbroughtalotofconveniencetopeople'slifeandpromotethesustainabledevelopm