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Cascade recursion models of computing the temperatures of underground layers

机译:计算地下层温度的级联递归模型

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摘要

An RBF neural network was used to construct computational models of the underground temperatures of different layers, using ground-surface parameters and the temperatures of various underground layers. Because series recursion models also enable researchers to use above-ground surface parameters to compute the temperatures of different underground layers, this method provides a new way of using thermal infrared remote sensing to monitor the suture zones of large areas of blocks and to research thermal anomalies in geologic structures.
机译:使用RBF神经网络使用地面参数和各个地下层的温度来构建不同层地下温度的计算模型。由于系列递归模型还使研究人员能够使用地上表面参数来计算不同地下层的温度,因此该方法提供了一种使用热红外遥感监测大面积区块的缝合区并研究热异常的新方法。在地质构造中。

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