專利名稱：一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海浪有效波高反演模型建模方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于海浪參數(shù)反演技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及的是一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海 浪有效波高反演模型建模方法。
背景技術(shù)：
海浪是一種與人類關(guān)系最直接、最密切的海洋現(xiàn)象，其波高、波向、波周期等因素 對(duì)航運(yùn)、港口、以及海上石油平臺(tái)的安全都具有非常重要的意義。船用X波段導(dǎo)航雷達(dá)回波 形成的海雜波圖像中包含豐富的海浪信息，可以利用雷達(dá)的回波強(qiáng)度反演海浪譜和海浪參 數(shù)。1985年，Yoimg等人首次提出了根據(jù)“海雜波”雷達(dá)圖像序列提取海浪信息的方法。該 方法一經(jīng)發(fā)現(xiàn)，就引起了人們的極大興趣。在此后10年間，Zimer, Rosenthal和Gtother 等人也紛紛開展了基于X波段導(dǎo)航雷達(dá)的海浪信息反演研究工作。1995年，德國(guó)GKSS實(shí)驗(yàn) 室研制出了基于導(dǎo)航雷達(dá)的海浪監(jiān)測(cè)系統(tǒng)WaMoS(Wave Monitoring System) ； 1996年，挪威 Miros公司也研制出了類似的產(chǎn)品WAVEX。除以上主流研究機(jī)構(gòu)外，目前美國(guó)、日本、丹麥、 中國(guó)也在積極從事該方面的研究。有效波高是海浪信息的一種。由于海浪成像機(jī)制的非線性，利用X波段雷達(dá)圖像 進(jìn)行海浪參數(shù)反演時(shí)，只能獲得海浪譜能量的相對(duì)值，難以直接獲取海浪有效波高。1982 年，Alpers和Hasselmarm提出了利用合成孔徑雷達(dá)(SAR)信息估計(jì)有效波高的方法，該方 法認(rèn)為有效波高與雷達(dá)圖像信噪比的平方根存在線性關(guān)系，可建立線性模型，通過計(jì)算得 到雷達(dá)圖像信噪比的平方根，進(jìn)而根據(jù)線性模型得到有效波高。1994年，Ziemer和GUnther 將該方法推廣到X波段導(dǎo)航雷達(dá)圖像，計(jì)算獲取了有效波高。到目前為止，該方法一直被作 為基于X波段導(dǎo)航雷達(dá)圖像有效波高的標(biāo)準(zhǔn)反演方法而使用。其線性模型如公式(1)和公 式(2)所示Hs = A + B*4SNR⑴SNR = SIG/BGN(2)其中，Hs是有效波高，A和B是待定系數(shù)，SNR是雷達(dá)圖像的信噪比，SIG是海浪波 譜的能量，BGN是背景噪聲的能量。在實(shí)際使用中發(fā)現(xiàn)，由于信噪比的計(jì)算方法不同，雷達(dá)系統(tǒng)的差異，以及海域的環(huán) 境差異等因素，雖然海浪有效波高是隨著雷達(dá)圖像信噪比的增大而增大，但在整個(gè)變化范 圍內(nèi)，海浪有效波高與雷達(dá)圖像信噪比的平方根之間并不是完全線性的。因此，采用線性模 型表達(dá)雷達(dá)圖像信噪比的平方根與海浪有效波高之間的關(guān)系是不準(zhǔn)確的。針對(duì)這一問題，2009年，中國(guó)海洋大學(xué)的段華敏和王劍提出了分段線性化反演模 型，將有效波高分為低波高和高波高兩個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域分別采用各自的線性模型表達(dá)。這 種分段線性化反演模型的基本思想與線性模型的思想是相同的。雖然分段線性化反演模型 在有效波高反演精度上較線性模型有所改善，但仍然存在一些問題。例如，在整個(gè)有效波高 變化范圍內(nèi)是應(yīng)該分成兩段線性化還是多段線性化，在何處進(jìn)行分段，分段的各線段如何連接等。而且，在兩條分段線段的連接區(qū)域是折線形式，并不是光滑的，這也會(huì)導(dǎo)致有效波 高反演精度的降低。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提出一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海浪有效波 高反演模型建模方法。本發(fā)明公開的方法區(qū)別于現(xiàn)有方法的顯著特征在于認(rèn)為海浪有效 波高是隨著雷達(dá)圖像信噪比平方根增加而增加的，但二者之間是非線性的，利用徑向基神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的萬(wàn)能逼近特性學(xué)習(xí)并建立海浪有效波高與雷達(dá)圖像信噪比平方根之間的關(guān)系，從 而得到一個(gè)海浪有效波高反演模型，提高海浪有效波高與雷達(dá)圖像信噪比平方根之間的相 關(guān)度，進(jìn)而提高使用雷達(dá)圖像信噪比平方根反演海浪有效波高的精度。本發(fā)明提出一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海浪有效波高反演模型建模方法，具體包 括以下幾個(gè)步驟步驟1、利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立海浪有效波高反演模型基本結(jié)構(gòu)。根據(jù)三層單輸入單輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立海浪有效波高反演模型的基本結(jié)構(gòu)，如 圖2所示。所述的海浪有效波高反演模型的基本結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)第一層為輸入層，網(wǎng)絡(luò)第二層 為隱層，第三層為輸出層。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一層輸入χ為雷達(dá)圖像信噪比的平方根_，網(wǎng)絡(luò)輸出 Y為海浪有效波高Hs，W = [wi; W2, ... , wH]τ為輸出權(quán)矩陣，H為隱節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，約(*)為第i個(gè) 隱節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)，采用徑向基函數(shù)Gaussian函數(shù)實(shí)現(xiàn)，其具體計(jì)算方法如公式(3)、公式 (4)和公式(5)所示
權(quán)利要求
1. 一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于具體包 括以下幾個(gè)步驟步驟1、利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立海浪有效波高反演模型基本結(jié)構(gòu) 根據(jù)三層單輸入單輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立海浪有效波高反演模型的基本結(jié)構(gòu)，基本結(jié) 構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)第一層為輸入層，網(wǎng)絡(luò)第二層為隱層，第三層為輸出層，經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一層輸入X為雷 達(dá)圖像信噪比的平方根源而，網(wǎng)絡(luò)輸出1為海浪有效波高Hs，W = [wi; W2, ... , wH]τ為輸出 權(quán)矩陣，H為隱節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，仍_(*)為第i個(gè)隱節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)，采用徑向基函數(shù)Gaussian函數(shù)
2....，η且i興j)為有效樣本輸入；δ和spread分別為擴(kuò)展常數(shù)和散步常數(shù)，用于調(diào)整徑向基函數(shù)的靈敏度，進(jìn)而海浪有效波高反演模型的基本結(jié)構(gòu)表示為
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海浪有效波高反演模型建模方 法，其特征在于所述的相關(guān)系數(shù)的精度要求的指標(biāo)為小于0.01的正數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)偏差的精度 要求的指標(biāo)為小于0.001的正數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明提出一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海浪有效波高反演模型建模方法，包括步驟1、利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立海浪有效波高反演模型基本結(jié)構(gòu)；步驟2、將學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的野值點(diǎn)剔除；步驟3、確定海浪有效波高反演模型中網(wǎng)絡(luò)第二層的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)量H以及選取各隱節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)中心值；步驟4、利用有效學(xué)習(xí)樣本集合Sn進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。本發(fā)明利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種非線性建模方法進(jìn)行建模，與傳統(tǒng)的線性模型建模方法相比其模型表示能力更強(qiáng)，并且本發(fā)明采用的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有萬(wàn)能逼近特性，與傳統(tǒng)建模方法相比具有更高的建模精度。
文檔編號(hào)G06N3/08GK102103708SQ201110031278
公開日2011年6月22日 申請(qǐng)日期2011年1月28日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月28日
發(fā)明者劉利強(qiáng), 盧忐忠, 戴運(yùn)桃, 范志超 申請(qǐng)人:哈爾濱工程大學(xué)