RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用

通过对离散GPS／水准点观测数据进行拟合从而获得区域内任意一点的高程异常是工程实践中经常遇到的问题。利用RBF神经网络方法进行了GPS水准高程拟合实验,并将得到的高程异常结果与采用BP神经网络方法和二次曲面拟合法得到的结果进行了分析比较;通过3种方式的分析比较,证明利用RBF神经网络进行GPS高程拟合的可行性以及相比其...     

RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用与精度分析

高程异常值的快速、准确获取是GPS高程数据得到应用的前提。本文提出一种基于RBF神经网络的GPS高程拟合方法,针对RBF基函数中心的确定以及网络模型参数的选择问题,采用K-means算法自适应的实现对RBF基函数中心的选择,在此基础上利用AIC准则完成对网络模型参数的自动寻优,最后采用实际数据对所提方法进行验证,并与传统BP神经网络拟合方法进行对比,实验结果表明所提方法可以获得更好的拟合精度。     

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。     

BP神经网络在GPS高程异常拟合中的应用

以提高GPS高程异常拟合的精度为目标,针对实际工程数据,对BP网络模型进行详细的设计,应用BP神经网络方法进行粗差的剔除和高程异常拟合实验及模型精度的评定,得到较满意的结果。通过与多面函数法得到的结果进行比较,证实该模型可使拟合精度有较大提高。     

基于LS-SVM的GPS高程转换及其抗差性研究

论述LS-SVM的原理及算法,并结合GPS高程拟合问题,建立了相应的GPS高程拟合模型。利用实例数据,从模型精度角度与多项式拟合、BP神经网络拟合的结果进行对比分析,并选取LS-SVM和BP神经网络进行了模型抗差性分析。结果表明,LS-SVM拟合具有较高的拟合精度和较好的抗差性。     

GPS高程拟合方法对比研究分析

不同的GPS高程拟合方法具有各自相应局限性,单一拟合方法在不同测区不具有普适性。针对上述问题,重点研究了二次多项式曲线拟合、多面函数拟合、二次曲面拟合、BP神经网络法等四种GPS高程拟合方法,结合实际工程项目,对研究区域进行高程拟合,分析实验结果,评定拟合精度。通过对四种拟合方法所得结果分析对比得到结论:四种方法均满足四等水准测量要求,拟合残差均小于3 cm;BP神经网络拟合在精度上高于其他三种;根据各拟合方法的特点及适用范围,正确使用拟合方法是获得高精度正常高的必要条件。本文研究成果对不同环境下GPS高程拟合具有相应的应用与参考价值。      

基于小波神经网络GPS高程拟合的应用研究

从GPS高程拟合的现状入手,简单介绍GPS高程拟合的一些方法,重要阐述小波神经网络在GPS高程拟合中的应用,并把具体工程实例的拟合结果与二次曲面拟合和标准BP神经网络拟合的结果相比较。证明了小波神经网络应用于高程拟合是可行的,而且具优势。     

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。     

基于神经网络的GPS高程拟合算法探析

随着GPS定位技术的发展,人们已经能够获得控制点的高精度平面位置,但一直未能以相应精度求解控制点的正常高程。为提高GPS高程测量的精度,以某工程控制网为例,针对BP神经网络方法应用于GPS高程拟合进行比较研究,可见,遗传神经网络应用于GPS高程拟合,其精度优于BP神经网络,且收敛速度加快;退火神经网络应用于GPS高程拟合,拟合效果也优于BP神经网络。     

基于遗传算法的RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用

本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中。通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及标准RBF神经网络进行高程拟合的误差对比分析表明:遗传算法优化的RBF神经网络提高了拟合的稳定度,改善了精度。     

GAMIT/GLOBK在Linux系统下的安装与应用

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。     

基于改进BP神经网络的GPS高程拟合方法

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。     

三种高程异常拟合模型比较

将二次曲面、BP神经网络、最小二乘支持向量机应用与高程异常拟合,并用某地区数据进行了实验验证,结果表明,最小二乘支持向量机应用于高程异常拟合精度最优。     

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.     

基于LM-BP神经网络的GPS高程拟合算法研究

提出了基于LM-BP神经网络方法转换的GPS高程拟合算法,并与传统拟合方法进行了比较。经实例验证,基于LM-BP神经网络的GPS高程拟合优于传统拟合方法,特别是在拟合点较少的大范围GPS拟合中显著改善了拟合高程的精度,具有一定的实用价值。     

基于粒子群优化的BP神经网络在GPS高程拟合中的应用

讨论了利用粒子群优化(PSO)算法来训练BP神经网络的权值和阀值的原理,分析了三种GPS高程拟合实例,结果表明PSO-BP模型可以应用于GPS高程拟合中。     

BP神经网络和SVR用于GPS高程拟合研究分析

首先介绍BP神经网络和SVR方法(支持向量机回归)用于GPS高程拟合的原理,然后通过实际数据比较BP算法和SVR在GPS高程拟合中精度。结果表明,以结构风险最小化为准则的学习方法SVR,其泛化能力明显比BP神经网络好,在工程中具有一定的实际应用价值。