海区声速剖面反演方法
一般声速剖面采用声站位式测量得到,但是由于海洋宽阔,即使走航也不能得到全部的声速剖面.为此在现有的声速剖面的基础上,利用遗传优化的径向基函数(RBF)神经网络建立反演模型,实现基于实测数据以及历史数据的声速剖面反演.首先根据历史数据样本,用经验正交函数(EOF)求解样本的特征值和特征向量;构建RBF网络,用前几阶EOF和历史声速剖面样本对网络进行训练,并用遗传优化算法优化RBF网络中的B、C、W值;然后将实测声速样本结合历史样本输入到RBF网络进行海域声速剖面反演.经过实验分析相比用平均声速剖面,采用遗传优化后的RBF网络反演更接近实测值,可用来进行海域的声速剖面预测.
海区声速剖面反演 径向基神经网络 经验正交函数 遗传优化算法
胡军 肖业伟 冷龙龙
湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105
国内会议
无锡
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153-160
2017-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）