《表2 BP神经网络模型的参数设置》

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《基于光学遥感图像的南海北部内孤立波振幅反演模型与应用》

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BP神经网络拓扑结构如图3．在BP神经网络模型的建立过程中，一般从网络的层数、每层中神经元的个数、学习速率以及迭代次数等方面来调整参数，以获得最优结果．模型参数的设置如表2所示，模型1选取的隐含层个数为1，隐含层的节点数为29，学习速率为0.7，迭代次数为500．模型2选取的隐含层个数为2，第一层隐含层节点数为36，第二层隐含层节点数为15，学习速率为0.7，迭代次数为550．模型3选取的隐含层个数为3，每个隐含层节点数分别为34，15，4，学习速率为0.4，迭代次数为550．模型4选取的隐含层个数为4，每个隐含层节点数分别为34，16，4，2，学习速率为0.4，迭代次数为600.