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基于多源數(shù)據(jù)融合的草原環(huán)境監(jiān)測(cè)模型及算法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-17 17:31
  內(nèi)蒙古的草原生態(tài)環(huán)境在短短幾十年內(nèi)加速惡化,其破壞程度已嚴(yán)重的影響到我國(guó)北方及鄰國(guó)的生態(tài)安全。調(diào)查顯示,全國(guó)有2.6億公頃的荒漠化土地,其中80%存在于牧區(qū),占牧區(qū)草原面積的比重為70%,并呈加速退化趨勢(shì)。為此,相關(guān)部門(mén)加大力度治理草原生態(tài)環(huán)境,同時(shí)制訂一系列的方案及時(shí)監(jiān)測(cè)草原環(huán)境。但由于對(duì)草原環(huán)境監(jiān)測(cè)要求較高,利用傳統(tǒng)技術(shù)監(jiān)測(cè)草原環(huán)境的狀況,缺乏一定的實(shí)效性,且投入成本較高,耗費(fèi)大量人力及物力資源。若利用傳感器動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)草原的環(huán)境,有益于從科技層面對(duì)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)管。但僅使用單傳感器會(huì)存在一定弊端,諸如因自身的不穩(wěn)定性、周圍環(huán)境等的干擾,致使監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與真值間存在有誤差。將數(shù)據(jù)融合技術(shù)引入到草原的環(huán)境監(jiān)測(cè)中,可有效地增強(qiáng)監(jiān)測(cè)結(jié)果的精準(zhǔn)度,減少產(chǎn)生誤判的幾率。本文的主要研究?jī)?nèi)容分為如下幾方面:首先是對(duì)多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基本概念、主要的融合方法的介紹,并對(duì)國(guó)內(nèi)外學(xué)者相關(guān)融合方法的使用及應(yīng)用研究進(jìn)行闡述�?偨Y(jié)常用的數(shù)據(jù)融合方法的優(yōu)缺點(diǎn),重點(diǎn)介紹了本文使用的自適應(yīng)加權(quán)平均、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及D-S證據(jù)理論的三種融合方法的融合原理及過(guò)程。其次,提出了以草原環(huán)境監(jiān)測(cè)為背景的兩級(jí)數(shù)據(jù)融合模型。該模型首先判斷各... 

【文章來(lái)源】:內(nèi)蒙古科技大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)

【文章頁(yè)數(shù)】:53 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于多源數(shù)據(jù)融合的草原環(huán)境監(jiān)測(cè)模型及算法研究


多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)流程

自適應(yīng)加權(quán),算法模型


自適應(yīng)融合算法的模型如圖 3.1 所示。圖3.1 自適應(yīng)加權(quán)平均算法模型設(shè)n個(gè)傳感器的監(jiān)測(cè)值分別為12nX ,X, X,X 為待估真值,方差依次為 、 、 、2 2 21 2 n,彼此之間獨(dú)立存在,且X 是無(wú)偏估計(jì);i 為對(duì)應(yīng)的權(quán)值,融合后的 X和加權(quán)因子滿足下式: ni1iiX X ni1i 1(式 3.1)其中

模型結(jié)構(gòu),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


可得ijR值可以由其時(shí)間域估計(jì)值得到。絡(luò)的融合方法理論立在人類對(duì)其大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識(shí)和理解的基模擬了大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)和功能[54]。目前,從不層前向、多層前饋和 Hopfield 反饋網(wǎng)絡(luò)等。,構(gòu)造了一個(gè)多個(gè)輸入但僅有一個(gè)輸出的非線

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于D-S證據(jù)理論的數(shù)據(jù)融合方法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 章巍.北京郵電大學(xué) 2018
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[3]貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論在電網(wǎng)故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 馮鋒.蘭州理工大學(xué) 2017
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[5]基于信息融合的模擬電路故障診斷系統(tǒng)的研究[D]. 劉靈娟.東南大學(xué) 2016
[6]基于D-S證據(jù)理論的多傳感器決策級(jí)圖像融合的算法研究[D]. 江金娜.哈爾濱理工大學(xué) 2015
[7]海洋水質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)中多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究[D]. 宋秀峰.燕山大學(xué) 2013
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[9]多傳感器信息融合技術(shù)在火災(zāi)探測(cè)中的應(yīng)用[D]. 何南南.長(zhǎng)安大學(xué) 2012
[10]基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的草原環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 劉玉梅.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012



本文編號(hào):3501371

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