【摘 要】
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本文是神经网络算法在多通道微波辐射计上进行温度及水汽密度反演的一次尝试。在目前常见的单隐藏层BP神经网络的基础上,使用了双隐藏层BP网络,并对其结果进行了对比分析。实验中利用台州实际的气象资料做为数据集,为了提高训练速度,采取了分层训练的方法实现了0-10KM的温度及水汽的训练,并与实际测量值进行了对比,实验证明双隐藏层BP网络在低层具备更好的结果。
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本文是神经网络算法在多通道微波辐射计上进行温度及水汽密度反演的一次尝试。在目前常见的单隐藏层BP神经网络的基础上,使用了双隐藏层BP网络,并对其结果进行了对比分析。实验中利用台州实际的气象资料做为数据集,为了提高训练速度,采取了分层训练的方法实现了0-10KM的温度及水汽的训练,并与实际测量值进行了对比,实验证明双隐藏层BP网络在低层具备更好的结果。
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