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| 基于RBF神经网络的地理时空信息预测推理方法 | |
| 引用本文： | 李景文,王珂,叶良松,刘华尧,王翰钊.基于RBF神经网络的地理时空信息预测推理方法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2014,32(4):59-65. |
| 作者姓名： | 李景文 王珂 叶良松 刘华尧 王翰钊 |
| 作者单位： | 1. 桂林理工大学 广西矿冶与环境科学实验中心,广西桂林541004;桂林理工大学 广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林,541004 2. 广西有色勘察设计研究院,广西南宁,530031 3. 郑州测绘学校,河南郑州,450015 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，广西自然科学基金重点项目，广西教育厅科学技术研究项目 |
| 摘 要： | 本文在深入分析地理实体时空特征的基础上,对地理实体进行抽象和标准化处理,提出一种针对特征复杂地理实体的地理信息预测推理方法。该方法重点研究了基于RBF网络学习方法的地理实体时空信息预测推理的理论、模型方法和具体过程,通过对地理实体对象化抽象描述和标准化处理,建立时空信息融合的超曲面,并利用RBF神经网络超强的非线性拟合能力,构建了复杂地理实体的时间、空间和属性信息的一体化预测和推理模型,并以桂林漓江阳朔段流域水质中溶解氧(DO)的含量的预测推理验证该方法的可行性,为时空数据处理过程中智慧决策和推理分析提供了有效途径。 |
| 关 键 词： | 时空数据 超曲面 径向基函数 推理预测 |
An Inference Prediction Method of Spatiotemporal Information of Geographical Entity Based on RBF Neural Network |
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| LI Jing-wen,WANG Ke,YE Liang-song,LIU Hua-yao,WANG Han-zhao.An Inference Prediction Method of Spatiotemporal Information of Geographical Entity Based on RBF Neural Network[J].Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition),2014,32(4):59-65. | |
| Authors: | LI Jing-wen WANG Ke YE Liang-song LIU Hua-yao WANG Han-zhao |
| Institution: | LI Jing-wen;WANG Ke;YE Liang-song;LIU Hua-yao;WANG Han-zhao;Guangxi Mining and Environmental Science Experimental Center,Guilin University of Technology;Spatial Information and Key Laboratory of Surveying and Mapping in Guangxi,Guilin University of Technology;Guangxi Survey and Design Institute of Nonferrous Metals;Zhengzhou Surveying and Mapping School; |
| Abstract: | |
| Keywords: | spatiotemporal data hyper surface RBF data reasoning |
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