水文測驗中的測流斷面數(shù)據(jù)處理方法較多,大多采用線性插值法,但精度不夠高。在傳統(tǒng)插值方法的基礎上,運用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡進行插值計算,實驗表明,其插值精度符合水文行業(yè)規(guī)范要求,且可提高流量測驗成果的精度。 

【文章來源】：長江工程職業(yè)技術學院學報. 2020,37(02)

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【部分圖文】：

計算斷面簡圖

如圖2所示，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡是一種三層神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，由輸入層、隱層、輸出層構(gòu)成。從輸入空間到隱層空間的變換是非線性，而從隱層空間到輸出層空間變換是線性變換。用徑向基函數(shù)作為隱單元的“基”構(gòu)成隱含層空間，將輸入矢量直接映射到隱空間，而不需要通過權(quán)連接。當RBF的中心點確定以后，這種映射關系也就隨之而定。而隱含層空間到輸出空間的映射是線性的，即網(wǎng)絡的輸出是隱單元輸出的線性加權(quán)和，權(quán)通過網(wǎng)絡學習而定，因此，權(quán)即為網(wǎng)絡可調(diào)參數(shù)。隱含層的作用是把輸入向量從低維度的p維映射到高維度n，這樣低維度線性不可分的情況到高維度就可以變得線性可分了。網(wǎng)絡由輸入到輸出的映射是非線性的，而網(wǎng)絡輸出對可調(diào)參數(shù)而言卻又是線性的。網(wǎng)絡的權(quán)就可由線性方程組直接解出，從而大大加快學習速度并避免局部極小問題。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡解決插值問題，實際上就是對給定范圍的p個點xi(i=1,2，…，p）及其對應的函數(shù)值yi(i=1,2，…，p），要求構(gòu)造一元函數(shù)y=f(x）在p個點處滿足給定的函數(shù)值，即f(xi)=yi(i=1,2，…，p）。把p個點作為輸入向量作用到網(wǎng)絡上，通過基函數(shù)的非線性變換，在學習過程中調(diào)整權(quán)值，得到網(wǎng)絡輸出：

從圖3也能看出插值曲線保持較好的平滑性能。雖要說明的是，盡管徑向基函數(shù)插值具有一定的優(yōu)勢[4]，但插值精度與訓練樣本有一定的關系，需要大量的數(shù)據(jù)來訓練網(wǎng)絡以提高插值性能，同時參數(shù)的選取需要多次的實踐比較，才能確定最佳參數(shù)。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]徑向基函數(shù)插值逼近若干問題研究[J]. 齊靜,王茜.  河南教育學院學報(自然科學版). 2018(02)
[2]降水空間插值技術的研究進展[J]. 何紅艷,郭志華,肖文發(fā).  生態(tài)學雜志. 2005(10)
[3]基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的插值及其應用[J]. 田蓓藝,胡勇.  南京曉莊學院學報. 2002(04)
[4]函數(shù)的徑向基表示[J]. 吳宗敏.  數(shù)學進展. 1998(03)



本文編號：3468023