陈志敏
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术水利工程天文地球更多>>
- 基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法被引量：2
- 2020年
- 为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。
- 高翔高翔陈志敏刘和光王春梅
- 关键词：地球静止轨道卷积神经网络
- ESSI分布式水文模型在淮河流域的应用
- 2014年
- 以淮河小柳巷水文站以上各支流组成的流域为研究对象,应用ESSI分布式水文模型对流域出口的年、月、日径流以及流域水文空间过程进行模拟以验证模型的适用性和模拟精度.选取合理的模型运行方案组合,以2001～2004年作为模型校准期,率定出模型参数,并用2006～2009年的实测水文数据进行模型验证.结果表明ESSI模型率定得到的参数在研究区具有一定的代表性,较为准确地概化描述了研究区的水文过程,在淮河流域中上游具有良好的适用性;此外,模拟的水文空间过程与淮河流域的客观规律相近,表明ESSI模型对各水文过程具有合理的描述和表达,为水资源的时空动态变化规律研究提供良好的模拟平台.
- 陈志敏张万昌严长安
- 关键词：径流模拟水文过程淮河流域
