基于思维进化算法优化的BP神经网络对蒸发波导高度的预测

预先掌握海上的波导高度参数对海上作战有重要意义,然而准确探测或预测波导参数十分困难。本文使用南海铁塔波导探测平台的实测数据与ERA-Interim公开数据集,提取所需相关的水文气象要素的点数据,利用NPS模型计算波导高度值,组建数据集;之后使用MEA优化的BP神经网络模型预测波导高度值。优化后的BP神经网络可避免陷入局部极小值点,预测结果有较高的准确率,且MEA在求最优个体时有比较快的收敛速度,为水平均匀的蒸发波导高度预测提供了一种方法。