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基于M-SD-GWO-SVRWL叶绿素a浓度反演研究
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作者 吴陈昊 付学良 +1 位作者 李宏慧 扈华 《计算机仿真》 2024年第10期272-278,共7页
为了解乌梁素海水质状况,提出一种基于月份特征(M)融合灰狼算法(GWO)优化支持向量回归(SVR)的叶绿素a浓度反演模型。以Sentinel-2遥感影像为数据源,首先考虑研究区域存在的时空特征,提出将月份作为叶绿素a浓度的特征数据输入,通过归一化... 为了解乌梁素海水质状况,提出一种基于月份特征(M)融合灰狼算法(GWO)优化支持向量回归(SVR)的叶绿素a浓度反演模型。以Sentinel-2遥感影像为数据源,首先考虑研究区域存在的时空特征,提出将月份作为叶绿素a浓度的特征数据输入,通过归一化(N)和二阶导数(SD)方法对数据进行预处理,建立起M-SD-GWO-SVR的叶绿素a浓度反演模型,该模型决定系数(R^(2))为0.932,均方根误差(RMSE)为0.046。仿真结果表明,所提模型反演效果优于GA-SVR、PSO-SVR,并且引入月份特征数据时,有效降低了模型复杂度,提高了模型反演精度,验证了所提模型对乌梁素海叶绿素a浓度反演的可行性。 展开更多
关键词 乌梁素海 叶绿素 月份特征 支持向量回归 灰狼算法
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基于M-GA-BP模型的乌梁素海悬浮物浓度反演研究 被引量：1
2
作者 吴陈昊 付学良 +1 位作者 李宏慧 扈华 《水电能源科学》 北大核心 2023年第12期49-52,共4页
为了解乌梁素海水质状况,提出一种基于M-GA-BP的乌梁素海悬浮物浓度反演方法,该方法以Sentinel-2遥感卫星影像为数据源,考虑研究区域存在的时空特性,提出将月份数据作为悬浮物浓度反演的一个特征,利用遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值... 为了解乌梁素海水质状况,提出一种基于M-GA-BP的乌梁素海悬浮物浓度反演方法,该方法以Sentinel-2遥感卫星影像为数据源,考虑研究区域存在的时空特性,提出将月份数据作为悬浮物浓度反演的一个特征,利用遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值与阈值,建立GA-BP神经网络模型,并与传统BP神经网络模型进行比较。结果表明,引入月份特征模型有效降低了模型复杂度,提高了模型反演精度,其中,MGA-BP模型反演精度最高,训练集、测试集决定系数分别为0.916、0.903,训练集、测试集均方根误差分别为0.049、0.057μg/L,研究结果为乌梁素海悬浮物浓度反演提供了新思路。 展开更多
关键词 月份特征 遗传算法 BP神经网络 悬浮物 Sentinel-2 乌梁素海
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