《表4 不同数据集模型风速反演结果列表》

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《基于BP神经网络的GNSS-R海面风速反演》

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采用5.2节所示的神经网络结构，利用Adam优化算法进行网络学习训练，随机选取筛选后数据库中的数据，将其中的80%作为测试集，20%作为训练集，进行3次训练后，得到3次反演风速均方根误差如表4所示。3次反演网络输入样本数量相同，样本不同，3次反演风速误差结果接近，证明使用该神经网络模型进行风速反演具有鲁棒性。