基于遗传算法优化BP神经网络的GNSS高程转换

针对大地高转换成正常高的高程转换问题,本文提出了遗传算法优化BP神经网络在GNSS高程转换中的方法,并利用某矿区观测站实测GNSS/水准数据,将遗传算法优化BP神经网络和曲面拟合进行比较,结果表明:在较大区域和高程异常呈不规则的情况下,遗传算法优化BP神经网络相比较曲面拟合可有效提高GNSS高程转换的精度。     

卫星定位高程拟合模型优选

卫星定位高程拟合模型常用的有曲面拟合模型、多面函数拟合模型及神经网络模型等。这些拟合模型均有其优势和局限性。针对如何选取小区域的最优高程拟合模型问题,提出了运用二次曲面模型、三次曲面模型、多面函数模型及BP神经网络模型分别对GPS高程进行拟合的方法进行验证。该实验以山东省某矿区的实测数据为例,对比分析各个模型的优缺点,并运用AIC准则对模型进行综合评定。实验结果表明,对于小区域小数据量的卫星定位高程拟合,多面函数拟合模型为最优模型。     

GPS高程拟合方法及评价准则研究

GPS获得的大地高需要转换成正常高才能得到工程应用。该文针对某测区的GPS和水准数据的高程转换问题,分别利用曲线拟合法、曲面拟合法、BP神经网络拟合法和RBF神经网络拟合法对该问题进行研究,并提出不同的精度评价准则对上述模型在工程应用中的可行性及精度进行分析。结果表明,在区域范围较小且呈面状分布的地区,采用RBF神经网络相对于曲线拟合模型、曲面拟合模型和BP神经网络模型,可以获得更高的拟合精度以及鲁棒性。本文的对比分析结果可以供读者在实际工程应用过程中参考。     

转换GPS高程的BP神经网络方法研究

对于目前大范围点位分布不均,拟合法高程转换存在效果失真、模型误差等问题,本文给出了改进的BP神经网络方法转换GPS高程为正常高的算法,并与曲面拟合方法比较分析。经实例验证,在较大范围内,用神经网络方法转换GPS高程优于二次曲面拟合方法,所获得的正常高可满足工程生产的精度要求,具有一定的实用价值。     

BP神经网络在GPS高程拟合中的应用探讨

神经网络算法一直是国内外研究的热点问题,BP神经网络算法具有更小的模型误差,因此,被广泛应用于GPS高程拟合。本文通过对同一区域GPS高程拟合的应用探究,运用迭代运算对比BP神经网络算法与多项式拟合数据,从而证明BP神经网络在一定条件下具有更高的精度,更加突出了BP神经网络算法的实用性。     

多项式曲面拟合和BP神经网络GPS高程拟合方法的比较研究

为了研究不同GPS高程拟合方法的拟合精度及差异性,选择二次多项式曲面拟合法和BP神经网络法进行比较研究.对已知数据进行分组,采用二次多项式曲面拟合法和BP神经网络法分别对各组数据进行处理、分析,计算精度指标,比较拟合点的分布、拟合点的数量和拟合方法对精度的影响.试验算例表明采用相同方法时拟合点的数量越多、分布越均匀拟合精度越高;在点的数量相同且较多,分布都相对均匀的前提下,BP神经网络法拟合的精度高于二次多项式曲面拟合法;在点的数量相同且较少,分布都相对均匀的前提下,BP神经网络法拟合的精度低于二次多项式曲面拟合法.     

RSA-BP组合模型在GNSS高程拟合中的应用

针对地形复杂区域构建GNSS高程异常拟合模型精度有限的问题,本文提出了一种基于爬行动物搜索算法(RSA)优化BP神经网络的方法。利用RSA对传统BP神经网络各层之间神经元的权值和阈值全局寻优,解决BP神经网络局部极值、梯度下降等问题;同时,选取三等水准测量精度以上的加密网点高程数据作为样本集,使用RSA-BP神经网络学习与训练。与最小二乘支持向量机、多面函数拟合性能对比,RSA-BP神经网络模型拟合精度最高,稳定性最好,与实际高程异常值最为吻合。     

两步Shepard插值组合模型在构建局部似大地水准面中的应用

传统的拟合模型在已知点较少的情况下,难以较好地实现全球定位系统(Global Positioning System,GPS)代替水准测量、获取高程异常及建立局部似大地水准面的目的.鉴于此,选取香港某地区42个实测点数据,通过两步Shepard插值思想,分别与多项式曲面、多面函数、神经网络等数学方法相结合,构建组合模型进行高程拟合的精度分析.结果表明,组合模型均能有效提高拟合精度,其中基于多面函数组合模型效果最好,精度提升38％.     

BP神经网络在局部似大地水准面精化的应用

针对高程拟合中的模型误差问题,采用BP神经网络方法进行拟合,可以减小模型误差,提高似大地水准面的精化精度。在焦作市局部似大地水准面精化算例中,BP神经网络高程拟合取得了良好的效果。     

区域似大地水准面精化模型算法的优选

建立高精度、高分辨率的区域似大地水准面模型是GPS高程测量在实际应用中必须解决的首要问题,分别介绍BP神经网络、曲面拟合的模型及算法,并基于焦作市GPS测量数据,通过MATLAB编程计算和分类实验,验证几种算法的有效性与可靠性,结果证明神经网络算法要优于其它算法,最后给出有益的结论.