基于最小信息量准则的小波变换确定变形监测精度

提出了应用最小信息量准则,提取了原始数据中的噪声信息并完整地保留变形信号,准确地估算了实际监测精度。

基于遗传规划的哈默斯坦模型的辨识

该文基于遗传规划提出了一种辨识哈默斯坦模型的新方法。哈默斯坦模型由静态非线性模块和动态线性模块串联而成,因此系统辨识的目标是要找到非线性和线性模块的最优数学模型。该文通过遗传规划确定非线性模块的函数结构,并结合遗传算法确定模型的未知参数,适应度值的计算采用了最小信息量准则(A IC),以平衡模型的复杂度和精确度。该方法不需要对模型的先验知识有详细了解,就能达到较好的辨识效果,并且能够克服观测噪声的污染,获得参数的无偏估计。仿真结果说明了该方法的有效性。

基于无人机多光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演

以获取的冬小麦无人机多光谱影像为数据源,充分利用多光谱传感器的红边通道对传统植被指数进行改进,通过灰色关联度分析后基于多个植被指数建模的方法对冬小麦的叶面积指数(leaf area index,LAI)进行反演精度对比。结果显示:使用基于多植被指数的随机森林(RF)比赤池信息量准则-偏最小二乘法(AIC-PLS)反演精度高。得到的LAI反演值和真实值之间的R^2=0.822,RMSE=1.218。研究证明通过随机森林预测具有更好的拟合效果,对冬小麦的LAI反演有较好的适用性。