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

1、激光雷達監(jiān)測數(shù)據(jù)對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，是預測和分析大氣狀況的寶貴資料。然而，現(xiàn)有激光雷達監(jiān)測站點的布局不均衡，數(shù)量有限，且觀測密度不夠。因此，有必要研究如何利用有限的觀測資源獲得更加科學、有效、全面的實驗數(shù)據(jù)。
　　作為一種有效的數(shù)據(jù)填充方案，數(shù)據(jù)插值在科學研究實驗中取得了廣泛的應用。由于激光雷達監(jiān)測系統(tǒng)是一個復雜的非線性系統(tǒng)，激光雷達監(jiān)測系統(tǒng)的輸出與輸入具有非常復雜的非線性關系。神經(jīng)網(wǎng)絡以其強大的

2、處理非線性系統(tǒng)的能力而在插值預測中得到了廣泛的應用，且能用于解決同時存在多個自變量和多個因變量的插值預測問題。然而，在求解時極易陷入局部極小，且收斂速度慢。同時，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(GA-BP)對激光雷達監(jiān)測數(shù)據(jù)進行插值。該模型將GA全局尋優(yōu)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡局部尋優(yōu)的特點結合起來，解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡易于陷入極小值的問題，極大提