Ứng dụng mạng neuron nội suy dị thường độ cao

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA o0o NGUYỄN ANH TÀI ỨNG DỤNG MẠNG NEURON NỘI SUY DỊ THƯỜNG ĐỘ CAO Chuyên ngành: Địa tin học ( Xử lý số liệu định vị đồ kỹ thuật tin học ) Mã số ngành: 16 00 LUẬN ÁN CAO HỌC Tp Hồ Chí Minh 7-2003 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: Tiến Só Tiến Só LÊ VĂN TRUNG NGUYỄN NGỌC LÂU Cán chấm nhận xét 1: Tiến Só ĐÀO XUÂN LỘC Cán chấm nhận xét 2: Tiến Só LÊ TRUNG CHƠN Luận án cao học bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN ÁN CAO HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ngày tháng năm 2003 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO Cộng hoà xã hội chủ nghóa Việt Nam ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Độc lập tự hạnh phúc TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA o0o -NHIỆM VỤ LUẬN ÁN CAO HỌC Họ tên học viên :Nguyễn Anh Tài Phái : nam Ngày tháng năm sinh : 26 /05/1969 Nơi sinh : Nghệ An Chuyên ngành : Địa tin học ( Xử lý số liệu định vị kỹ thuật tin học ) Tên đề tài : Ứng dụng mạng Neuron nội suy dị thường độ cao Nhiệm vụ nội dung : Ngày giao nhiệm vụ Ngày hoàn thành nhiệm vu ï Họ tên cán hướng dẫn : Ngày 10/02/2003 : Ngày : Tiến Só Lê Văn Trung Tiến Só Nguyễn Ngọc Lâu Họ tên cán chấm nhận xét : Tiến só Đào Xuân Lộc Họ tên cán chấm nhận xét : Tiến só Lê Trung Chơn Cán hướng dẫn Tiến Só Lê Văn Trung Cán nhận xét Tiến só Đào Xuân Lộc Cán hướng dẫn Tiến Só Nguyễn Ngọc Lâu Cán nhận xét Tiến só Lê Trung Chơn Nội dung đề cương luận án cao học thông qua hội đồng chuyên ngành Ngày tháng năm 2003 Phòng QLKH-SĐH Chủ nhiệm ngành LỜI CẢM ƠN Trong trình học tập thực đề tài nhận quan tâm tận tình dạy thầy, cô môn Trắc địa thông tin địa lý Những công sức ghi nhớ Tôi trân trọng ghi nhớ công ơn: - TS Lê Văn Trung, Chủ nhiệm ngành - TS Nguyễn Ngọc Lâu,giảng viên môn Trắc địa hệ thông tin địa lý Là cán hướng dẫn hoàn thành luận văn - Bộ môn Trắc địa thông tin Địa lý - Các thầy cô giảng dạy khóa cao học Vì thời gian khả có hạn, không tránh khỏi sai sót làm phiền lòng thầy cô Tôi mong nhận thông cảm q thầy cô bạn đồng nghiệp Tôi chân thành cảm ơn TP Hồ Chí Minh 7/2003 Học viên: Nguyễn Anh Tài MỤC LỤC Trang Mở đầu 11 Tóm tắt luận văn 15 Abstract 16 Chương I: Các hệ thống độ cao I.1.Các yêu cầu chọn hệ thống độ cao 17 I.2.Độ cao 18 I.3.Độ cao chuaån 20 I.4.Độ cao động lực 23 I.5.Độ cao Trắc địa 24 I.6.Caùc công thức tính độ cao 24 Chương II : Các phương pháp xác định dị thường độ cao II.1.Khái niệm chung .30 II.2.Phương pháp trọng lực .31 II.3.Phương pháp đo cao thiên văn 33 II.4.Phương pháp đo cao thiên văn trọng lực 38 Chương III : Cơ sở toán học mạng NEURON III.1.Một số phương pháp nội suy thông thường III.1.1.Phương pháp nội suy tuyến tính .43 III.1.2.Phương pháp nội suytheo phương trình hồi quy bội .45 III.1.3.Thuật toán COLLOCATION 47 III.1.4.Nội suy theo hàm SPLINE .51 III.2.Giới thiệu mạng NEURON 53 Trang III.3.Cơ sở toán học mạng Neuron 54 III.3.1.Khái niệm 54 III.3.2.Cấu trúc mạng 55 III.3.3.Thuật toán lan truyền ngược 58 III.4.Quá trình huấn luyện mạng: III.4.1.Phương pháp huấn luyện Delta 63 III.4.2.Phương pháp huấn luyện theo mẫu 64 III.4.3.Phương pháp huấn luyện quán tính 64 III.4.4.Phương pháp huấn luyện thích nghi 65 III.4.5.Tiêu chuẩn dừng 66 III.4.6.Khởi tạo trọng số .67 Chương IV: Ứng dụng mạng Neuron toán nội suy dị thường độ cao IV.1.Cấu trúc mạng nội suy 71 IV.2.Noäi suy dị thường độ cao cho vùng Nam Trung Bộ 72 Chương V: So sánh kết nội suy mạng Neuron phương pháp khác V.1.Nội suy tuyến tính 80 V.2 Nội suy hồi quy bội 83 V.2.1.Noäi suy baäc .83 V.2.2.Nội suy bậc .86 Kết luận kiến nghò .91 Tài liệu tham khảo 93 Phuï luïc ™ Phụ lục : Số liệu đo độ cao 97 ™ Phuï lục 2: Nội suy bậc 3.trên EXCEL 100 ™ Phụ lục 3: Phần mềm nội suy NN 104 DANH MỤC CÁC HÌNH Trang Hình 1.1 Độ cao 18 Hình 1.2 Độ cao điểm 19 Hình 1.3 Mặt Quasigeoid Ellipsoid 22 Hình 1.4 Đường sức trọng trường 25 Hình 2.1 Các mặt tham khảo độ cao 30 Hình 2.2 Mặt đẳng chuẩn nhiễu 31 Hình 2.3 Tuyến đo thuỷ chuẩn thiên văn .34 Hình 2.4 Độ lệch dây dọi 35 Hình 2.5 Tính toán hiệu chênh lệch độ cao mặt quasigeoid so với ellipsoid .39 Hình 3.1 Nội suy hàm số tuyến tính mạng Neuron 54 Hình 3.2 Cấu trúc mạng NEURON NETWORK 55 Hình 3.3 Sơ đồ nút ẩn .56 Hình 3.4 Đồ thị hàm hoạt tính (I/O) 57 Hình 3.5 Đồ thị hàm bị chaën 58 Hình 3.6 Sơ đồ nút xuất 59 Hình 3.7 Hướng giảm loãi 63 Hình 3.8 Cực tiểu cục 65 Hình 3.9 Thời điểm dừng huấn luyện .67 Hình 3.10 Lưu đồ hoạt động mạng tính toán .68 Hình 3.11 Lưu đồ hoạt động mạng huấn luyện 69 Hình 4.1 Sơ đồ mạng Neuron nội suy 71 Hình 5.1 Vị trí điểm số điểm lân cận nội suy tuyến tính 80 Trang Hình 5.2 Vị trí điểm kiểm tra 6, 7, 13 điểm lân cận nội suy tuyến tính 82 Hình 5.3 Vị trí điểm kiểm tra điểm lân cận nội suy tuyến tính 84 Hình P.1 Giao diện phần mền nội suy Neural Network 104 Hình P.2 Giao diện huấn luyện mạng Neural Network 105 Hình P.3 Giao diện khai báo thông số huấn luyện 106 Hình P.4 Giao diện tính toán nội suy 107 Hình P.5 Giao diện vẽ đồ thị 108 DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 4.1 Các số liệu đo GPS thuỷ chuẩn 73 Bảng 4.2 Các số liệu gốc dùng huấn luyện mạng 74 Bảng 4.3 Kết nội suy với mạng nút ẩn .75 Bảng 4.4 Kết nộïi suy với mạng nút ẩn .76 Bảng 4.3 Kết nội suy với mạng nút ẩn .77 Bảng 5.1 Kết nội suy tuyến tính cho điểm kiểm tra số 80 Bảng 5.2 Kết nội suy tuyến tính cho điểm kiểm tra số ,7,13 82 Bảng 5.3 Các tập tin chứa số liệu nội suy 82 Bảng 5.4 So sánh kết nội suy mạng Neuron tuyến tính 83 Bảng 5.5 Bảng kê toạ độ điểm kiểm tra số điểm lân cận 84 Bảng 5.6 Kết nội suy bậc cho điểm số 85 Bảng 5.7 Kết nội suy bậc cho điểm số 6, .86 Bảng 5.8 Kết nội suy bậc cho điểm số 13 86 Bảng 5.9 So sánh kết nội suy mạng Neuron bậc 87 Bảng 5.10 Bảng kê toạ độ điểm kiểm tra số 3, 6, điểm lân cận 88 Bảng 5.11 Kết nội suy bậc cho điểm số 3, 6, .88 Bảng 5.12 Kết nội suy bậc cho điểm số 13 89 Bảng 5.13 So sánh kết nội suy mạng Neuron bậc 89 Bảng 5.14 Bảng so sánh kết nội suy phương pháp khác 90 Bảng P.1 Số liệu đo GPS 97 Bảng P.2 Kết bình sai số liệu đo GPS 98 10 11 Luận văn Cao học Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài 12 “Trắc địa cao cấp” – Đỗ Ngọc Đường, Đặng Nam Chinh - Hà nội 2000 13 “ Trắc địa cao cấp” ( Trắc địa lý thuyết )- Pellinen L P-“ Nedra” – Moskva, 1978 ( tieáng Nga ) 14 “ Sổ tay Trắc địa tập I ( tiếng Nga )” – Bolshacov người khác – “ Nedra” – Moskva, 1984 Caùc trang Web tham khảo mạng Internet: 15 Backpropagation www neuroinformatik ruhr-uni-bochum de/ini/PEOPLE/loos/NSL/Backprop/Backprop html 16 Backpropagation www shef ac uk/psychology/gurney/notes/l4/section3_2 html 17 citeseer nj nec com/riedmiller93direct html 18 The BackPropagation Network: Learning by Example www2 psy uq edu au/~brainwav/Manual/BackProp html – 19 Backpropagation Backpropagation Backpropagation is the basis for training a supervised neural network www nd com/definitions/backprop htm 20 Backpropagation (Neural Network Toolbox) www mathworks com/access/helpdesk/help/toolbox/nnet/backpr5 shtml 21 Backpropagation www-ra informatik uni-tuebingen de/SNNS/UserManual/node144 html 23 Nonlinear Multilayer Backpropagation Networks www gc ssr upm es/inves/neural/ann1/supmodel/MLP htm 94 Lớp Địa Tin học khoá 10 Luận văn Cao học Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài 24 Error Backpropagation www willamette edu/~gorr/classes/cs449/backprop html 95 Lớp Địa Tin học khoá 10 Luận văn Cao học Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài 96 Lớp Địa Tin học khoá 10 Luận văn Cao học Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài PHỤ LỤC 1: SỐ LIỆU ĐỘ CAO CÁC ĐIỂM ĐO GPS Bảng P1 STT SHÑ 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Cải dị thường TL (m) I(VL-HT)159-3 5.2839 I(VL-HT)170-1 6.3750 I(VL-HT)173-2 1.7009 I(VL-HT)178 2.5197 I(VL-HT)181 20.0866 I(VL-HT)187 10.9224 I(VL-HT)192 4.2643 I(VL-HT)197 16.5636 I(VL-HT)200-1 3.8509 I(VL-HT)204 23.0925 I(VL-HT)209-1 31.8015 I(VL-HT)216 4.7260 II(BMT-DT)20-1 1111.8236 II(BMT-DT)25 963.1638 II(DL-PR)14 1015.9131 II(DL-PR)27 124.7817 II(DL-PR)31 22.8354 II(DL-PR)4 770.7895 II(DL-PT)10 210.3965 II(DL-PT)3 989.8249 II(DN-DL)13 1031.0258 II(DN-DL)2 593.3916 II(DN-DL)5-1 853.9266 Cải gần (m) 5.2839 6.3751 1.7009 2.5197 20.0857 10.9223 4.2644 16.5636 3.851 23.0925 31.8015 4.726 1111.7372 963.0924 1015.8348 124.7874 22.8393 770.7431 210.3913 989.7783 1030.9842 593.392 853.9104 Không cải (m) 5.2839 6.3752 1.7011 2.5198 20.0858 10.9223 4.2644 16.5636 3.851 23.0926 31.8015 4.726 1111.735 963.0882 1015.8336 124.7873 22.8398 770.7376 210.3849 989.7724 1030.9805 593.3916 853.9102 24 25 26 27 II(DL-PTP6 II(DL-PR)18 II(DL-PR)24A II(DL-PT)13 1026.8399 1026.7915 871.628 871.5625 181.9848 181.9874 50.2624 50.2615 1026.7849 871.5621 181.9871 50.2574 97 Lớp Địa Tin học khoá 10 Luận văn Cao học Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài Kết bình sai số liệu đo GPS thể baûng P2 Baûng P2 ============================================================================================ | So | So | Toa do, Do cao | Sai so vi tri diem | | thu | hieu | | | tu | diem | x(m) | y(m) | H(m) | mx(m) | my(m) | mh(m)| mp(m) | ============================================================================================ | | -51 | 1360261.757 | 957538.393 | 24.715 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | | | -55 | 1316037.117 | 888555.226 | 1651.815| 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | | | -58 | 1257067.649 | 931322.272 | 655.219 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | | | -60 | 1244558.890 | 847007.572 | 386.572 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | | | 902446 | 1302810.799 | 912293.934 | 119.479 | 0.003 | 0.004 | 0.030 | 0.005 | | | 925463 | 1240776.036 | 862697.864 | 31.099 | 0.006 | 0.008 | 0.032 | 0.010 | | | I(VL-HT)159-3 | 1362111.844 | 955836.098 | 7.286 | 0.004 | 0.004 | 0.038 | 0.005 | | | I(VL-HT)170-1 | 1342492.129 | 948821.191 | 8.492 | 0.002 | 0.003 | 0.024 | 0.004 | | I(VL-HT)173-2 | 1329305.928 | 956444.779 | 3.795 | 0.002 | 0.003 | 0.023 | 0.003 | | | 10 | I(VL-HT)178 | 1314555.127 | 947258.592 | 4.717 | 0.002 | 0.003 | 0.024 | 0.004 | | 11 | I(VL-HT)181 | 1302056.691 | 943689.011 | 22.407 | 0.003 | 0.003 | 0.027 | 0.004 | | 12 | I(VL-HT)187 | 1276739.455 | 928129.553 | 13.083 | 0.003 | 0.004 | 0.030 | 0.005 | | 13 | I(VL-HT)192 | 1254772.038 | 918591.909 | 6.325 | 0.008 | 0.010 | 0.031 | 0.013 | | 14 | I(VL-HT)197 | 1244002.803 | 906019.489 | 18.471 | 0.014 | 0.015 | 0.043 | 0.020 | | 15 | I(VL-HT)200-1 | 1240693.482 | 886990.035 | | 16 | I(VL-HT)204 | 1240282.155 | 869667.087 | 24.633 | 0.000 | 0.001 | 0.005 | 0.001 | | 17 | I(VL-HT)209-1 | 1228721.943 | 848938.771 | 33.108 | 0.000 | 0.000 | 0.003 | 0.000 | | 18 | | 19 |II(BMT-DT)20-1 | 1321514.360 | 844251.830 | 1115.336| 0.006 | 0.007 | 0.032 | 0.009 | | 20 | II(BMT-DT)25 | 1303020.312 | 866373.151 | 966.904 | 0.006 | 0.007 | 0.032 | 0.009 | | 21 | II(DL-PR)14 | 1309607.761 | 889064.068 | 1019.851| 0.005 | 0.007 | 0.040 | 0.009 | | 22 | II(DL-PR)27 | 1306435.646 | 910045.223 | 127.124 | 0.004 | 0.006 | 0.043 | 0.007 | | 23 | II(DL-PR)31 | 1292647.604 | 921467.404 | | 24 | II(DL-PR)4 | 1286570.467 | 852437.462 | 774.103 | 0.006 | 0.007 | 0.042 | 0.009 | | 25 | II(DL-PT)10 | 1247546.846 | 838836.344 | 212.193 | 0.000 | 0.000 | 0.003 | 0.001 | | 26 | II(DL-PT)3 | 1271989.288 | 834266.390 | 992.876 | 0.006 | 0.007 | 0.042 | 0.009 | | 27 | II(DN-DL)13 | 1289255.136 | 829234.278 | 1034.155| 0.006 | 0.007 | 0.042 | 0.009 | | 28 | II(DN-DL)2 | 1319480.539 | 799449.851 | 595.706 | 0.006 | 0.008 | 0.042 | 0.009 | | 29 | II(DN-DL)5-1 | 1314414.014 | 818479.872 | 856.891 | 0.006 | 0.008 | 0.037 | 0.010 | I(VL-HT)216 | 1209639.059 | 834492.611 | 5.561 | 0.001 | 0.001 | 0.006 | 0.001 | 5.734 | 0.000 | 0.000 | 0.003 | 0.001 | 25.054 | 0.003 | 0.004 | 0.030 | 0.005 | ============================================================================================= | | | | (PR)18 | 1311678.563 | 898596.069 | 874.854 | | | (PR)24A | 1309931.223 | 903588.308 | 184.855 | | II(DL-PT)13 | 1234386.968 | 843378.987 | | II(DL-PT)6 | 1262079.570 | 837608.317 51.599 | | 1029.459 98 Lớp Địa Tin học khoá 10 Luận văn Cao học Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài PHỤ LỤC 2: NỘI SUY BẬC TRÊN EXCEL Nội suy bậc theo hàm số : ζ=f(x,y)=A0+A1x+A2y+A3x2+A4y2+A5xy+A6x2 y+A7xy2+A8x3+A9y3=AX Giải theo phương pháp ma trận EXCEL sau: Điểm x (m) y(m) ζ (m) 1289255.136 829234.278 3.1745 1209639.059 834492.611 1.008 16 1247546.846 838836.344 1.8081 17 1286570.467 852437.462 3.3654 Điểm 18 1240282.155 869667.087 1.5404 lân cận 12 1240693.482 886990.035 1.71 1309607.761 889064.068 4.0174 1321514.36 844251.83 3.601 15 1306435.646 910045.223 2.3367 14 1314414.014 818479.872 2.9806 1303020.312 866373.151 3.8158 Điểm kiểm 1228721.943 848938.771 1.3065 tra 1271989.288 834266.39 3.1036 100 Lớp Địa tin học Khoá 10 Luận văn Cao học a0 1 1 1 1 1 a1/ x 0.71165 0.33884 0.687653 0.273904 0.277581 0.893573 0.865219 0.936533 Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài a 2/ y 0.0961285 0.0470017 0.0858283 0.2074022 0.3614096 0.5162512 0.53479 0.1342347 0.7223305 -0.096129 a3/x 0.506446 0.114812 0.472867 0.075023 0.077051 0.798472 0.748603 0.877095 Ma trận hệ số X a4 xy a5 /y2 0.06841 0.0092407 0.0022092 0.029082 0.0073665 0.142621 0.0430157 0.098992 0.1306169 0.143301 0.2665153 0.477874 0.2860003 0.134235 0.018019 0.624974 0.5217614 -0.090028 0.0092407 a6 /x3 0.360412 0.038903 0.325168 0.020549 0.021388 0.713493 0.647705 0.821429 a7 /x2y 0.04868 0.00985 0.09807 0.02711 0.03978 0.42701 0.13423 0.54074 -0.0843 a8 /xy2 0.0066 0.0025 0.0296 0.0358 0.074 0.2556 0.018 0.4514 0.0087 a9 /y3 0.00089 0.0001 0.00063 0.00892 0.04721 0.13759 0.15295 0.00242 0.37688 -0.00089 101 Lớp Địa tin học Khoá 10 Luận văn Cao học -1.25096 -0.95457 27.24466 20.8961 -110.143 -14.0274 -19.3535 88.78098 5.173891 13.53738 Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài 1.0650951 -5.408118 -1.420275 8.2454733 4.0385985 0.7295537 -3.904538 -2.489605 -1.635371 0.467633 0.651761 8.992689 -14.6185 -23.4498 25.31317 16.2262 13.83441 -11.3418 -12.357 -4.91903 1.084903 -3.89104 -23.27607 -2.613695 108.9266 4.329129 5.973724 -89.32431 -7.116189 -4.349509 Ma trận nghịch đảo -1.175969 0.51383 -0.454634 0.329912 26.790899 -12.08544 5.0403668 -2.172966 -50.40626 19.28334 -37.92831 24.69034 -3.396444 1.29622 23.35574 -6.853205 38.425014 -24.98857 5.2015149 -3.263469 0.09521 0.97231 -2.9495 -0.4328 -12.948 20.598 -1.0031 16.8464 -4.531 -20.036 -0.0729 -0.10213 0.9059 -0.3834 1.9526 2.74218 -5.1319 0.41835 2.4786 2.17681 -9.0601 -12.6442 5.0745 0.21177 -1.17 -5.35713 -4.2598 6.36488 11.058 11.3112 0.19117 -0.10904 -4.38049 -0.79904 11.28033 7.086852 1.266903 -12.4471 4.924272 -9.00813 102 Lớp Địa tin học Khoá 10 Luận văn Cao học Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài Các hệ số nội suy a0 1.45031 a1 0.494313 a2 -10.5729 a3 5.87573 a4 17.71696 a5 25.61113 a6 -4.75626 a7 -3.68746 a8 -19.0487 a9 -18.7443 Kết nội suy cho điểm Điểm x(m) y(m) ζ (m) ζ NS (m) Độ lệch (m) 1303020.312 866373.151 3.8158 4.1216 0.3058 1228721.943 848938.771 1.3065 0.9244 -0.382 1271989.288 834266.39 2.6732 -0.43 3.1036 103 Lớp Địa tin học Khoá 10 Luận văn Cao học Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài PHỤ LỤC 5: GIỚI THIỆU PHẦN MỀM NỘI SUY NEURAL NETWORK Phần mềm xây dựng ngôn ngữ DelPhi 6.0 Giao diện chung hình, bao gồm modul sau Mở tập tin Tính nội suy Vẽ đồ thị sai số Hình P1 Giao diện phần mền nội suy Neural Network 104 Lớp Địa tin học Khoá 10 Luận văn Cao học Khi nút Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài kích hoạt chương trình xuất giao diện sau: Hình P.2 Giao diện huấn luyện mạng Neural Network ™ Khi kích hoạt nút “Mo file” xuất hộp thoại mở tập tin Window, người sử dụng mở tập tin chứa liệu huấn luyện mạng,trong số liệu chương trình dành 80% liệu để huấn luyện mạng đạt ½ số vòng lặp cho trước lại 20% liệu việc kiểm tra tối ưu trọng số Cấu trúc File liệu sau: DL vao Dl Mau 1209639.059 1228721.943 1240282.155 1240693.482 1247546.846 1244002.803 1254772.038 1329305.928 1342492.129 %So nut nhap% %So nut xuat% 21 %So mau luyen% 834492.611 848938.771 869667.087 886990.035 838836.344 906019.489 918591.909 956444.779 948821.191 1.008 1.3065 1.5404 1.71 1.8081 1.9074 2.0606 2.0939 2.1168 105 Lớp Địa tin học Khoá 10 Luận văn Cao học Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài Trong hàng thứ số lượng liệu vào ( tương đương số nút nhập), hàng thứ số lượng liệu ( tương đương số nút xuất), hàng thứ số lượng mẫu huấn luyện mạng.Các hàng liệu nhập xuất,đối với toán nội suy dị thường độ cao toạ độ X,Y,ζ điểm đo GPS Số lượng liệu nhập ,xuất,số mẫu phải khai báo đúng.Người dùng cần áp dụng cho toán cụ thể cần phải chép lại tập tin số liệu (có đuôi *.dta) tập tin tập tin chứa thông tin mạng ( có đuôi dạng.mg) vào thư mục khác sau nhập số liệu tập tin hoàn thành khai báo ™ Khi kích hoạt nút “Chay” chương trình tiến hành huấn luyện mạng ,khi người dùng đặt câc tham số số vòng lặp,sai số mong muốn Hình P.3 Giao diện khai báo thông số huấn luyện Chú ý có vài trường hợp máy không chấp nhận số thập phân sai số cần phải nhập số Sau khai báo xong nhấn nút “Chap nhan” để chạy chương trình,khi chương trình hoàn thành huấn luyện mạng ( tiêu chuẩn dừng huấn luyện trình bày chương III ) chương trình thông báo cập nhập trọng số vào tập tin trọng số (*.ts) , cập nhật ma trận lỗi vào tập tin lỗi (*.loi) , cập nhật kết nội suy vào tập tin nội suy (*.ns) Do cần lưu lại kết huấn luyện mạng, trước chuyển sang liệu tham số huấn luyện khác tốt nên chép kết qua thư mục khác để kết không bị ™ Kích hoạt nút “Dong” để thoát giao diện Trong tập tin kết huấn luyện mạng cho biết giá trị xuất mẫu,giá trị xuất mạng sau huấn luyện , 20% số mẫu cuối số liệu dùng để kiểm tra chất lượng huấn luyện mạng 106 Lớp Địa tin học Khoá 10 Luận văn Cao học Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài Ví dụ tập tin kết nội suy: Ket qua huan luyen mang Thoi gian huan luyen 75 s 360 ms Hoi tu 93.28029 Sai so Min: 0.0671970451 So mau Z T 3.85662 4.01740 3.68956 3.60100 3.95495 3.81580 3.20759 3.17450 1.05156 1.00800 1.03887 1.30650 3.05562 3.10360 2.19807 2.09390 2.21300 2.11680 10 2.08540 2.16070 11 2.17497 2.19720 12 2.36353 2.31240 13 2.13877 2.32120 14 2.43061 2.33670 15 2.89549 2.98060 16 1.85134 1.80810 17 3.32933 3.36540 18 1.55064 1.54040 2.10804 2.21420 So lieu kiem 1.77395 1.71000 So lieu kiem 1.89531 1.90740 So lieu kiem 2.00990 2.06060 So lieu kiem tra tra tra tra Trong : cột Z số liệu nội suy ; cột T số liệu gốc; Sai so Min :chỉ sai số trung phương độ lệch kết nội suy cho điểm kiểm tra Hoi tu :là (1-Sai so Min)*100% Khi kích hoạt nút chương trình sau: 107 Lớp Địa tin học Khoá 10 Luận văn Cao học Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài Hình P.4 Giao diện tính toán nội suy Giao diện giúp cho việc tính toán kiểm tra nội suy dị thường độ cao Khi nhấn nút “Mo File” chương trình đọc liệu tập tin trọng số (*.ts), tập tin liệu cần nội suy (*.kt) Tập tin chứa liệu cần nội suy có cấu trúc sau: Phuong phap huan luyen Kapa Phipa Nuypa Theta DL vao Dl Mau 1311678.563 898596.069 1309931.223 903588.308 1262079.57 837608.317 DBD 0.1 %He so hoc Kapa% 0.5 %He so hoc Phipa% 0.9 %He so hoc Nuyapa% 0.7 %He so hoc Thetapa% %So nut nhap% %So nut xuat% %So mau luyen% 0.0 0.0 0.0 Các dòng khai báo phương pháp huấn luyện.các hệ số học,só liệu nhập vào,số lượng liệu xuất ra,số mẫu cần nội suy.Dữ liệu cho toán nội suy dị thường độ cao bao gồm toạ độ X,Y giá trị ζ =0 Sau nhấn nút “Chay” chương trình lấy trọng số tập tin trọng số giá trị lớn nhỏ toạ độ X,Y ζ để tính toán số liệu xuất giá trị nội suy tập tin kết (*.kq) Tập tin kết có định dạng sau: Ket qua noi suy [Thoi gian] s ms So mau Z 3.29670 2.93162 Khi kích hoạt nút chương trình xuất giao diện vẽ đồ sai số 108 Lớp Địa tin học Khoá 10 Luận văn Cao học Người thực hiện:Nguyễn Anh Tài Hình P.5 Giao diện vẽ đồ thị Khi nhấn nút “Mo File” giao diện xuất hộp thoại mở tập tin sai số (*.loi).Sau đồ thị ma trận sai số vé hình Nút “Phong to” có tác dụng phóng to đồ thị.nút “Thu nho” có tác dụng thu nhỏ đồ thị 109 Lớp Địa tin học Khoá 10 ... cứu lý thuyết mạng Neuron khả ứng dụng toán nội suy dị thường độ cao ™ Xây dựng mô hình nội suy dị thường độ cao cho vùng Nam Trung Bộ ™ So sánh kết nội suy dị thường độ cao mạng Neuron phương... thống độ cao, các phương pháp nội suy dị thường độ cao, lý thuyết mạng Neuron ứng dụng thực tiễn ™ Thu tập số liệu đo GPS điểm độ cao nhà nước ™ Lập trình ứng dụng mạng Neuron nội suy dị thường độ cao. .. IV: Ứng dụng mạng Neuron toán nội suy dị thường độ cao IV.1.Cấu trúc mạng nội suy 71 IV.2.Noäi suy dị thường độ cao cho vùng Nam Trung Bộ 72 Chương V: So sánh kết nội suy mạng Neuron