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基于GA-MLP的东北地区Tm模型研究
文献摘要：
针对常用的经验大气加权平均温度(Tm)模型在我国东北地区普遍精度较低等问题,利用遗传算法优化的多层感知器模型,采用东北地区7个探空站2014—2017年的数据进行模型训练,建立适合我国东北地区的Tm模型.依据2018年的数据进行预测分析,实验结果表明:首先,GA-MLP的Tm模型的预测平均偏差为0.04 K、均方误差为4.06 K和判定系数R2=0.920,各项精度评估指标较常用的GPT2 w、单/多因子线性、非线性Tm和MLP模型均为最优,模型性能更好,拟合度更高;其次,在GPS反演大气可降水量中,较常用的单因子线性和GPT2 w模型,GA-MLP的Tm模型在长春站的反演精度最高,均方误差精度提升1.1％和4.9％,平均偏差精度提升2.5％和13.2％,证明GA-MLP的Tm模型在东北地区反演PWV的适用性.
文献关键词：
大气加权平均温度;遗传算法;MLP模型;大气可降水量
中图分类号：
作者姓名：
邹玉学;詹金瑞;朱腊腊;上官明;欧阳光
作者机构：
广州市城市规划勘测设计研究院,广州 510060;中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,武汉 430074
文献出处：
引用格式：
[1]邹玉学;詹金瑞;朱腊腊;上官明;欧阳光-.基于GA-MLP的东北地区Tm模型研究)[J].测绘工程,2022(06):34-39,46
A类：
B类：
GA,MLP,Tm,大气加权平均温度,遗传算法优化,多层感知器,探空站,模型训练,预测分析,平均偏差,均方误差,精度评估,GPT2,多因子,模型性能,拟合度,GPS,大气可降水量,单因子,长春站,反演精度,精度提升,PWV
AB值：
0.275589
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