50、含水层潜力估计与VANET通信模型设计

含水层潜力估计与VANET通信模型设计

含水层潜力估计

在含水层潜力估计方面，采用了BPNN、RBFN、RNN和ANFIS四种技术。

1. 神经网络模型介绍

• 反向传播神经网络（BPNN） ：具有输入层、一个或多个隐藏层和输出层。从计算的净输入和激活函数计算输出，激活函数有二进制S形函数和双极S形函数。净输入到输出单元$y_j$的公式为$y_j = Net = b + \sum_{i} x_{ij}w_{ij}$，其中$b$是偏置，$x_{ij}$是从神经元$i$到$j$的输入，$w_{ij}$是神经元$i$到$j$的权重。
• 径向基函数网络（RBFN） ：同样有输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的神经元由高斯传递函数组成，其输出与距神经元中心的距离成反比。输出公式为$S(x) = \sum_{i = 1}^{n} w_iv_i(x)$，其中$S(x)$是输出，$w_i$和$v_i$分别是权重和偏置。欧几里得距离为$|I - V_j|$。
• 循环神经网络（RNN） ：单元之间的链接形成固定循环，能产生允许网络表现出动态行为的状态。与前馈网络不同，RNN使用其内部记忆来处理过去的神经状态。
• 自适应神经模糊推理系统（ANFIS） ：由高木 - 关野模糊推理系统开发的一种人工神经网络，集成了神经网络和模糊原理。使用网格划分进行训练以生成模糊推理系统（FIS），每个输入模式使用三个高斯隶属函数，训练过程采用反向传播优化方法，直到误差小于指定的误差容限。