人工神经网络模论文范文

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1数据

1.1GPS台站数据GPS时间序列由中国地壳运动观测网络提供［10］，这些GPS站在解算过程中扣除了固体潮、海潮、极潮的影响．本文选取的是华北平原区域内BJFS、BJSH、JIXN、TAIN、ZHNZ台站的数据，为了得到更理想的GPS时间序列数据，本文对这72个月的GPS数据进行预处理工作，包括:线性拟合去除趋势项、剔除噪声数据以及小波分解保留长周期信号［11］．

1.2GRACE数据本文采用的GRACE重力卫星数据是由美国德克萨斯大学空间研究中心提供的高精度Level-2RL05版本的GRACE重力场前60阶球谐系数(2005年1月～2010年12月)［12］．在此基础上，根据Blewitt［13，14］、Wahr［15］的结果推导由GRACE时变重力资料解算的陆地水储量，如公式(1)所示。

1.3CPC水文模型数据研究表明，地表水储量可以忽略［7］，所以研究区陆地水储量变化可以用式(2)表示。示土壤水分引起的陆地水储量变化，来自CPC水文模型．通过式(2)可获得地下水储量的变化值．以BJFS台站为例，如图1所示，绿色线表示GRACE解算的陆地水储量，红色线表示CPC水文模型解算的土壤水储量，蓝色线为地下水储量．由于GRACE解算的陆地水储量在解算过程中扣除了背景场的影响，因此本文对72个月的降水量、地下水埋深以及GPS测站的地表形变数据做同样的处理．

2研究方法

2.1人工神经网络算法原理BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传递．在前向传递过程中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层．每一层的神经元状态只影响到下一层神经元状态．若输出层不能满足期望的输出要求，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使得BP神经网络预测输出不断逼近期望输出［16］．其拓扑结构如图2所示．X1，X2，…，Xn是BP神经网络的输入值，Y1，Y2，…，Ym是BP神经网络的预测值，ωij和ωjk为BP神经网络权值．

2.2基于BP神经网络的地表垂直负荷形变量模拟

2.2.1指标选取地表负荷形变是由地表流体质量(包括大气、陆地水等)重新分布引起的不同尺度变化．因此将GRACE解算的水储量作为一个输入因子．此外，分析华北平原地表负荷形变的成因，认为地下水超采对该区的地表负荷形变有一定影响．为此将地下水埋深作为BP神经网络模型的一个输入因子．降水量与地表负荷形变量间存在一定关系，一方面降水的增多会相对减少对地下水的开采，另一方面在降水过程中浅层黏性土吸水后表现出一定的膨胀性，因此将历年的降水量也作为一个输入因素［17］．为了探求不同水储量作为输入因子时模型的模拟精度，本文结合来自CPC水文模型的土壤水储量，将解算出的地下水储量作为另一个输入因子．

2.2.2样本训练与网络设置为消除网络输入、输出变量的量级、量纲不同对网络识别精度的影响，对各个变量进行归一化处理。上式中:P为原始输入数据，Pmin，Pmax分别为原始数据的最小值和最大值，Pn为归一化后的数据．隐含层采用正切Sigmoid函数，输出层采用Purelin函数，训练函数采用贝叶斯正则化算法．网络的主要参数训练目标goal=0.001，学习率为0.05，性能函数采用msg均方误差函数．

3结果与讨论

3.1模型精度验证

3.1.1样本训练精度运行建立的人工神经网络模型，训练21次达到训练目标．R2平均值为0.892，说明模型训练精度较高．如图3所示为将陆地水储量作为输入因子训练网络后的5个台站模拟结果．图中蓝色线为GPS台站的实际观测形变量，红色虚线为用人工神经网络模拟出来的型变量．

3.1.2模型模拟精度由于地表垂直负荷形变实际观测结果与拟合结果均为等间隔的月尺度数据且没有明显规律，因此采取后验差检验法对模型进行精度分析。采用后验差检验法对结果进行精度分析，检验结果如表2所示，5个台站后验差比值C＜0.5，小误差概率P＞0.80，R2平均值为0.806，依据预测等级表，网络模型精度较高．

3.2不同水储量输入对精度的影响将不同水储量输出的15组模拟结果进行后验差检验，结果如表3、图4(以BJSH为例)所示，当以陆地水储量(TWS)作为输入时，5个台站的后验差比值C＜0.5，小误差概率P＞0.80，R2为0.901，相关性较好，模型模拟精度较高．当以地下水储量(GWS)和土壤水储量(SWS)作为输入时，均方差C＞0.65，小误差概率减小，R2为0.555和0.290，模拟精度属于勉强．说明在利用人工神经网络模拟地表负荷形变量时，陆地水储量作为模型输入因子时模型模拟效果最好，地下水储量对地表负荷形变的影响比土壤水储量大．

4结论

(1)本文将GRACE重力卫星解算的陆地水储量作为模型的输入因子，精度验证表明，5个台站C＜0.5，P＞0.80，R2平均值为0.806，网络模型精度较高，说明利用GRACE水储量作为ANN输入模拟地表形变量是可行的．(2)不同水储量模拟结果精度验证表明，在华北平原，地下水储量变化对地表负荷形变的影响比土壤水储量大．

作者：杨雪宫辉力潘云李小娟单位：首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室