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遗传算法优化神经网络在地声参数反演中的应用 被引量：1
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作者 赵振星 李琪 黄益旺 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期643-651,共9页
针对浅海环境下传统匹配场反演方法对地声参数估计精度低的问题,本文将遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)应用到地声参数反演领域。首先仿真分析了噪声场垂直空间相关系数对地声参数变化的敏感度值,研究了GA-BP反演地声参数的效果,... 针对浅海环境下传统匹配场反演方法对地声参数估计精度低的问题,本文将遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)应用到地声参数反演领域。首先仿真分析了噪声场垂直空间相关系数对地声参数变化的敏感度值,研究了GA-BP反演地声参数的效果,最后使用GA-BP处理实测海洋环境噪声数据,估计了海底密度、声速和衰减。仿真与实验结果表明:GA-BP相比于BP神经网络算法具有更快的网络训练速度以及更高的反演精度,利用GA-BP可以准确反演得到Pekeris波导的地声参数。反演得到的海洋环境噪声场空间相关系数曲线与实验测量结果吻合较好,二者皮尔逊相关系数达到0.98。本文证实了GA-BP算法在地声参数反演中的高效性与可靠性,为基于海洋环境噪声的无源地声参数提供了的技术支撑手段。 展开更多
关键词 海洋环境噪声 空间相关特性 敏感度分析 遗传算法 BP神经网络 Pekeris波导 地声参数反演 海上实验
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