基于粒子群優化神經網絡的水深反演模型

作者：林位衡,黃文騫,李廣會,李加群

摘要：針對直接采用BP神經網絡反演水深收斂速度慢,且易陷入局部最優的問題,提出了一種基于粒子群(PSO)優化BP神經網絡的水深遙感新模型。該模型首先利用粒子群算法對BP神經網絡的權重和閾值進行優化,然后將該優化值作為BP神經網絡的初始值,最后再將PSO優化后的模型用于測試海區的反演精度評估。實驗結果表明,該模型的網絡收斂速度明顯加快,水深反演的精度也得到提高。

發文機構：海軍大連艦艇學院軍事海洋與測繪系 32023部隊

關鍵詞：海洋遙感水深反演多光譜影像粒子群優化BP神經網絡權重閾值優化ocean remote sensingwater depth retrievalmultispectral imageparticle swarm optimizationBP neural networkweight and threshold optimization

分類號： P237[天文地球—攝影測量與遙感]