智能優(yōu)化算法在激光雷達(dá)數(shù)據(jù)插值中的應(yīng)用研究.pdf

1、激光雷達(dá)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)于研究大自然的演變規(guī)律和氣候變化起著非常重要的作用，是預(yù)測(cè)和分析大氣狀況的寶貴資料。然而，現(xiàn)有激光雷達(dá)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的布局不均衡，數(shù)量有限，且觀測(cè)密度不夠。因此，有必要研究如何利用有限的觀測(cè)資源獲得更加科學(xué)、有效、全面的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。
　　作為一種有效的數(shù)據(jù)填充方案，數(shù)據(jù)插值在科學(xué)研究實(shí)驗(yàn)中取得了廣泛的應(yīng)用。由于激光雷達(dá)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，激光雷達(dá)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的輸出與輸入具有非常復(fù)雜的非線性關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強(qiáng)大的

2、處理非線性系統(tǒng)的能力而在插值預(yù)測(cè)中得到了廣泛的應(yīng)用，且能用于解決同時(shí)存在多個(gè)自變量和多個(gè)因變量的插值預(yù)測(cè)問題。然而，在求解時(shí)極易陷入局部極小，且收斂速度慢。同時(shí)，遺傳算法(GA)，作為一種經(jīng)典的智能優(yōu)化算法，具有較好的全局搜索性。
　　針對(duì)以上問題，本研究采用了遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)對(duì)激光雷達(dá)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值。該模型將GA全局尋優(yōu)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部尋優(yōu)的特點(diǎn)結(jié)合起來，解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易于陷入極小值的問題，極大提