[发明专利]基于BP神经网络模型计算各月份天文辐射量的方法有效
| 申请号： | 201811501077.1 | 申请日： | 2018-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN109614693B | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 陈楠;李换格;陈韵 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于BP神经网络模型计算各月份天文辐射量的方法，包括以下步骤：步骤S1：采集待计算地区DEM影像，对DEM影像进行预处理；步骤S2：提取DEM影像对应的输入矩阵；步骤S3：对输入矩阵进行归一化处理；步骤S4：构建并训练BP神经网络模型；步骤S5：将归一化后的输入矩阵输入训练后的BP神经网络模型，得到输出矩阵；步骤S6：对输出矩阵进行反归一化，得到待计算地区的月天文辐射数值矩阵。本发明计算月天文辐射数值方法简单，时间短，精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 模型 计算 月份 天文 辐射量 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP神经网络模型计算各月份天文辐射量的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集待计算地区DEM影像，并对DEM影像进行预处理；步骤S2：根据预处理后的DEM影像，提取对应的输入矩阵；步骤S3：对输入矩阵进行归一化处理；步骤S4：构建并训练BP神经网络模型；步骤S5：将归一化后的输入矩阵输入训练后的BP神经网络模型，得到BP神经网络模型的输出矩阵；步骤S6：对输出矩阵进行反归一化，得到待计算地区的月天文辐射数值矩阵。
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