基于径向基神经网络的海滩前滨剖面状态分类模型
根据广东省水东湾砂质海滩剖面1986年9月至1987年12月连续现场实测资料,采用径向基神经网络(RBFNN)的数据分类方法,基于Matlab7 0平台编程,建立了水东湾晏岭海滩前滨剖面的分类模型,精确度达到89 5%.并根据分类的结果,对水东湾海滩前滨剖面形态的变化规律以及在台风大浪影响下的形态特点进行了分析讨论,为进一步了解砂质海滩时空演变特征以及侵蚀机制提供了一种新的技术方法与思路.
作 者： 刘萌伟 陈子燊 王扬圣 LIU Meng-wei CHEN Zi-shen WANG Yang-sheng 作者单位： 中山大学水资源与环境系,广州,510275 刊 名： 海洋地质动态 PKU 英文刊名： MARINE GEOLOGY LETTERS 年，卷(期)： 2008 24(3) 分类号： P737.1 关键词： 前滨剖面 剖面形态 径向基神经网络 分类模型