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基于BP神经网络的水蒸气红外透过率仿真

         

摘要

针对在计算大气透过率方法中利用经验公式误差大和专业软件复杂低效等问题,提出了一种基于贝叶斯正则化BP(back propagation)神经网络的水蒸气红外透过率的计算方法。利用BP神经网络良好的非线性拟合特点,建立大气参数与水蒸气透过率之间的关系模型。以实测温度、压强和湿度作为输入向量,中红外平均水蒸气透过率作为输出,构建3-7-1式的BP神经网络。仿真结果表明:在相同的大气参数下,与逐线积分法相比,本文方法在运算过程大幅简化的同时相对误差很小;与经验公式法相比,本文方法对透过率的计算精度大幅提升。

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