共查询到20条相似文献,搜索用时 484 毫秒
1.
2.
针对传统单一灰色最小二乘支持向量机(GLSSVM)高程拟合方法的不足以及LSSVM模型参数选择的随机性,该文提出了一种基于PSO-GA算法优化的灰色最小二乘支持向量机高程拟合模型。模型将灰色模型与最小二乘支持向量机模型相结合,建立GLSSVM模型,并结合粒子群算法与遗传优化算法寻找GLSSVM模型的最优参数组合。为进一步验证提出模型的可靠性与有效性,通过具体工程实例,并将拟合结果分别与粒子群算法优化的最小二乘支持向量机模型(PSO-GLSSVM),遗传算法优化的最小二乘支持向量机模型(GA-GLSSVM)及单一GLSSVM模型进行对比分析,结果表明,PSO-GA-GLSSVM模型拟合精度更好,可靠性更高,为高程拟合研究提供了一种思路。 相似文献
3.
4.
5.
6.
7.
8.
本文论述了支持向量机的回归算法,提出了基于支持向量机的GPS高程异常拟合方法,并在MATLAB中编制了相应的支持向量机程序,建立了相应的GPS高程异常模型.以实例数据讨论了基于支持向量机的GPS高程异常分析方法.研究表明:用支持向量机技术建立GPS高程异常模型是可行的和有效的. 相似文献
9.
三种综合高程异常的方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在工程实践中,应用单一方法确定高程异常的问题存在着局限性,提出综合高程异常的三种方法,分别是经典权法、最优权法和最小二乘支持向量机回归法.通过实例验证这三种方法的有效性,最后,分析这三种方法的优缺点. 相似文献
10.
针对GPS高程转换的问题,提出了一种基于总体最小二乘的加权GPS曲面拟合直接求值的方法,根据系数矩阵A列向量部分修正引入权阵PA、PX、P0,根据距待求点越近受其影响越大的特点引入权阵P,建立较最小二乘法更加合理的模型,并且可直接求得待定点的高程异常值。经实例计算证明基于总体最小二乘的加权GPS高程曲面拟合的方法更加合理,可以获得更高精度。 相似文献
11.
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。 相似文献
12.
转换GPS高程的BP神经网络方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
13.
GPS高程拟合一直是工程应用中的一个研究热点,其中神经网络拟合方法得到了广泛的应用。本文利用RBF神经网络模型进行GPS高程拟合实验,主要针对模型中隐含节点数和最佳SPREAD值的确定进行实验研究,并利用MATLAB神经网络工具箱实现了GPS高程拟合。同时,将RBF神经网络拟合结果与BP网络拟合结果进行对比分析,结果表明,RBF网络拟合效果要优于BP网络,得到的拟合精度要高。 相似文献
14.
城镇控制测量中GPS高程拟合方法分析 总被引:1,自引:0,他引:1
结合扶余城镇控制测量成果对基于BP神经网络法进行GPS高程拟合进行了分析.与二次曲面拟合结果比较分析表明,通过施测少量均匀分布GPS点水准高程,采用BP神经网络方法计算GPS点正常高具有较高的精度,在生产中具有一定的应用价值. 相似文献
15.
GAMIT是国内外高精度GPS数据处理中通常采用的软件之一,多安装于Linux操作系统,本文主要介绍了GAMIT在Linux平台下的安装与使用,并通过算例来说明GLOBK进行网平差后所得到的坐标结果是可靠的。 相似文献
16.
17.
18.
BP神经网络用于GPS高程拟合时存在收敛速度慢,受初始值选取影响大和易陷入局部极大值的问题。本文提出一种改进的BP神经网络高程拟合方法,将模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)引入BP神经网络模型,利用模拟退火算法的全局寻优能力对BP神经网络的初始值进行选择,同时优化神经网络的各层神经元之间的连接权值和阈值,提高BP神经网络拟合法的拟合精度、收敛速度和推广泛化能力。最后结合实际算例对所提方法的拟合性能进行验证,结果表明利用模拟退火算法改进的BP神经网络进行高程拟合是可行且有效的,拟合结果优于传统BP神经网络法。 相似文献
19.
20.
BP神经网络用于GPS高程转换的网络配置 总被引:2,自引:0,他引:2
匡翠林 《测绘与空间地理信息》2004,27(5):38-40
BP神经网络的输入与输出关系是一个高度非线性映射关系,其用于GPS高程转换中有着较高的精度。但它存在不少问题,如网络的隐含层和隐含层节点个数选取尚无理论上的指导,参加学习的样本的质量如何影响仿真精度等。本文结合实例分析了上述问题,从而得出了BP神经网络用于GPS高程转换时网络配置问题的一些相关结论。 相似文献