郭雷
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心更多>>
- 发文基金：广西研究生教育创新计划项目国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：建筑科学天文地球环境科学与工程更多>>
- 利用神经网络反演青岛地区的降水量
- 郭雷
- 基于神经网络的新息自适应卡尔曼滤波在高速公路变形监测中的应用被引量：9
- 2017年
- 实际应用中卡尔曼滤波的动态噪声和观测噪声往往不是固定的,提出运用新息自适应卡尔曼滤波法则对噪声进行实时估计。同时,为了克服新息自适应卡尔曼滤波要求系统模型过分精确的缺点,基于神经网络的新息自适应卡尔曼滤波算法,通过使用神经网络进行误差补偿来提高滤波性能,并运用于高速公路变形监测中。结果表明:该模型与原始观测值的残差全部降到了0.25 mm以下,说明该模型精度很高,在实际应用中具有一定的可行性。
- 韩亚坤文鸿雁郭雷王清涛谢劭峰孔令帅
- 关键词：神经网络KALMAN滤波高速公路
- 基于神经网络的卡尔曼滤波在变形监测中的应用被引量：2
- 2016年
- 卡尔曼滤波是基于最小均方误差下递推式的最优估计方法,现已成为最常用的滤波算法之一。一般来说,标准的卡尔曼滤波要求动态噪声和观测噪声具有先验已知性,因此这也限制了它在实际生产中的应用,而神经网络对实际系统辨识具有很好的非线性映射能力,利用神经网络对卡尔曼滤波后的估计值进行补偿,可以在很大程度上改进卡尔曼滤波的效果,将此方法应用于变形监测中证明了该方法的可行性及有效性。
- 韩亚坤文鸿雁陈冠宇郭雷王青涛
- 关键词：卡尔曼滤波神经网络
