基于梯度训练法的径向基函数潮流分离方法
An Improved Tidal Current Separation Method of Radial Basis Function Using Gradient Training作者机构:武汉大学动力与机械学院湖北武汉430072 武汉大学测绘学院湖北武汉430079
出 版 物:《武汉大学学报(信息科学版)》 (Geomatics and Information Science of Wuhan University)
年 卷 期:2017年第42卷第12期
页 面:1811-1817页
核心收录:
学科分类:081802[工学-地球探测与信息技术] 0709[理学-地质学] 08[工学] 083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程(可授工学、理学、农学学位)] 0708[理学-地球物理学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0705[理学-地理学] 0815[工学-水利工程] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家自然科学基金(41376109 41576107 41176068) 辽宁省海域和海岛使用动态监视科研项目(LNZC20170900260)~~
主 题:潮流分离 感潮河段 走航ADCP数据 径向基函数 梯度训练法
摘 要:针对传统潮流分析方法在感潮河段实施走航数据潮流分离中的不足,提出了一种基于梯度训练法的径向基函数潮流分离方法,解决了传统潮流分析方法时序数据长、潮流分离实施复杂问题;也解决了基于贪婪拟合法的径向基函数潮流分离算法存在的节点位置无法准确确定以及过度拟合导致结果不稳定等难题;根据潮流分离结果重构流场,在徐六泾走航断面实验中取得了优于0.25m/s的外推精度。