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基于人工神经网络的近地面光学湍流估算

【摘要】 通过构建人工神经网络模型估算中国西北高原地区近地面光学湍流。对多层感知器（MLP）的结构进行优化，其输入层包括10个特征，隐含层包括40个神经元。探讨已建多层感知器的性能，结果表明:当训练集和测试集来自同一地区时，模型的平均相对误差为1.34%，折射率结构常数的实测值和估计值的拟合优度为0.94;当训练集和测试集来自不同地区时，多层感知器的泛化能力需进一步提高。

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