廉城
- 作品数：6 被引量：11H指数：2
- 供职机构：华中科技大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学水利工程更多>>
- 结合正交变换和多分辨率分析的全色锐化融合方法被引量：1
- 2015年
- 针对单独使用成份替代方法和多分辨率分析方法的不足,该文提出一种基于光谱图像数据回归和正交颜色空间变换的成分替代图像融合方法;在此基础上,将成分替代与多分辨率分析的思想相结合,进一步提升融合方法的光谱保真性能。将所提方法应用于ETM+图像数据集进行全色锐化的实验,通过与其他几种具有代表性的全色锐化方法进行比较,证明得到的融合结果具有更高的质量。
- 姚为廉城
- 关键词：正交变换多分辨率分析
- 滑坡位移的动态概率预测模型被引量：5
- 2015年
- 滑坡位移预测是实现滑坡灾害预报的有效手段,文章利用回声状态网络建立动态预测模型来预测滑坡位移。与传统预测方法相比,动态模型能更好地反映出滑坡演化的动态系统本质;动态模型的建立不需要计算互信息来实现变量选择,也使得预测过程得到简化。考虑到确定性预测的局限性,文章进一步将概率预测的思想引入滑坡位移预测的研究中,提出一种动态预测模型的概率预测方法。所提动态预测模型的预测精度,在白水河和石榴树包两个滑坡位移预测的具体案例中得到了检验;而通过概率预测得到具有明确置信度水平的预测区间,从而也对滑坡状态发展变化趋势给出了更全面的描述。
- 姚为廉城程立
- 关键词：滑坡位移动态系统递归神经网络
- 基于储备池运算和分形插值的滑坡位移预测被引量：1
- 2014年
- 滑坡地质灾害的预警可通过监测并预测滑坡位移实现。滑坡演化过程机制复杂,在无法得到准确机理模型的情况下,建立数据驱动的滑坡位移模型是模拟滑坡演化趋势的有效途径。针对滑坡演化的复杂非线性以及动态特性,建立基于储备池运算的动态神经网络滑坡位移预测模型。为了使储备池得到更充分的训练,进一步引入分形插值方法对滑坡位移测量序列进行扩展。预测方法用于3种不同发展趋势的典型滑坡,都得到了精确的预测结果。方法为实现具有复杂动态特性的滑坡位移短时序预测问题提供了解决方案。
- 姚为廉城
- 关键词：滑坡递归神经网络分形插值
- 基于极限学习的重大工程灾变滑坡预测研究
- 滑坡是位于中国长江上游的三峡库区最重要的地质灾害之一。三峡库区特殊的多山地形，三峡水库蓄水引起的水位波动和雨水渗入使得滑坡灾害成为库区严重的地质环境问题。由于位于长江两岸山脉上的大部分耕地都集中在老滑坡带，滑坡灾害常常导...
- 廉城
- 关键词：灾害预测人工神经网络
- 文献传递
- 回声状态网络动态预测模型的分叉迭代预测方法被引量：2
- 2015年
- 时间序列预测问题广泛存在于科学研究和工程实践的各个领域之中.传统的时间序列预测方法,多寻求建立静态映射关系来实现预测,从而忽略了时间序列背后研究对象的动态系统本质.本文的研究采用回声状态网络训练算法建立起时间序列的动态预测模型.通过理论分析和数值实验,揭示了回声状态网络训练算法的局限性,并据此提出对训练样本集插值来强化训练的解决方案.在此基础上,本文提出一种包含分叉结构的迭代预测方法,用于训练强化的回声状态网络预测模型.在滑坡位移预测的实际工程案例中,本文方法的优势和有效性得到了验证.
- 姚为廉城程立
- 关键词：时间序列预测动态系统递归神经网络回声状态网络
- 神经信息处理被引量：1
- 2013年
- 神经信息处理是以研究脑功能为目标，关于神经科学、数理科学和信息科学的交叉学科、是21世纪科学研究前沿之一。国际神经信息处理大会（ICONIP）是亚太神经网络联合会（APNNA）的年会，该系列会议自1994年起每年在亚太地区举行一次，是目前神经网络领域的主要国际学术会议之一。
- 曾志刚黄廷文廉城
- 关键词：神经网络神经科学信息科学
