基于注意力机制的重力适应区校准算法

重力适应区的精准校准在水下导航、地理勘探和海洋工程等领域具有重要意义。随着重力场数据在这些领域的日益广泛应用，传统基于单一特征的校准方法已不足以捕捉重力场的复杂特征，以及处理多维数据之间的复杂关联。本文提出了一种基于注意力机制的重力适应区校准算法。通过引入注意力机制，该算法能够自适应地融合多维重力场特征，并动态分配特征权重，从而有效解决了传统特征选择方法中固有的多重共线性和冗余问题，显著提高了校准精度和鲁棒性。此外，本文构建了一个包含超过一万个抽样点的大规模重力场数据集，并采用克里金插值方法提高数据的空间分辨率，为模型的训练和评估提供了可靠的数据基础。我们对几类经典机器学习模型（如SVM、GBDT和RF）进行了定性和定量实验，结果表明，所提出的算法在这些模型中均显著提升了性能，优于其他传统特征选择方法。本文提出的方法为重力适应区校准提供了新的解决方案，具有强大的泛化能力，并在复杂环境下的应用前景广阔。代码已公开于\href{this link} {https://github.com/hulnifox/RF-ATTN}。