提出了一种基于遗传算法进行频谱估计的相干测风激光雷达三维风场反演方法。该方法无需对视向风速进行计算，可以直接从多方位频谱数据中提取三维风场信息，能够提高弱信噪比情况下的数据反演精度。并且采用的遗传算法为针对相干激光雷达改进的遗传算法，能够准确快速并行的反演出风矢量解。本文对算法进行了仿真模拟，结果显示，改进后的遗传算法在selleck激酶抑制剂收敛速度以及全局寻优能力方面相对于传统遗传算法都有着明显提升，并且在低信噪比信号仿真对比中，此方法风场反演结果优于传统非线性最小二乘法反演结果。该方法在实际雷达系统中开展了应用，在激光雷达与探空气球实测数据对比中，两者水平风速均方根误差小于0.7m/s，水平风向均方根误差小于6°，验证了风场反演结果的精确性。文章INCB28060订单还将此方法与实测数据最小二乘法风场反演结果的进行对比，在当时的大气条件下，频谱估计法约有12.3%的探测距离的提升。仿真和实测数据对比结果充分证明了此方法反演三维风场的能力和有效性。
针对传统的欧拉（Euler）矢量法在具有复杂构造运动的区域地区内构建GPS速度场模型精度低的问题，该文提出了欧拉矢BMS-754807 IC50量法结合遗传算法(GA)和BP神经网络方法来构建区域GPS速度场。以云南区域1999—2015年间的GPS速度场为实验数据，分别使用欧拉矢量法、遗传神经网络（GABP）、欧拉矢量结合神经网络（Euler-BP）和欧拉矢量的遗传神经网络（Euler-GABP）法构建区域速度场模型，实验结果表明，相比其他3种方法，该文提出的Euler-GABP方法在构建区域GPS速度场模型是可行和有效的且精度高。