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。     

改进BP神经网络算法用于GPS高程转换的应用

介绍了用改进的BP神经网络算法转换GPS高程为正常高,并以青东煤矿首采工作面地表移动观测站的GPS数据为例,与标准的BP算法和多项式曲面拟合方法作比较,改进的BP算法在转换GPS高程中减少了BP神经网络的训练时间,提高了转换效率,且精度良好,可用于GPS高程转换。     

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。     

径向基神经网络GPS高程转换方法

针对GPS高程转换问题,给出了基于径向基神经网络转换GPS高程的模型。用实际观测数据对该模型进行了试验,结果表明,用径向基神经网络转换GPS高程精度高于二次拟合法和BP神经网络法。径向基神经网络能够有效克服BP神经网络局部极小值的缺点,并且具有较高的收敛速度,在GPS高程转换方面具有广阔应用前景。     

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。     

城镇控制测量中GPS高程拟合方法分析

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.     

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。     

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。     

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。     

GPS高程拟合中神经网络法的基本思想

高程问题一直是困扰GPS的问题之一,而不同的GPS高程拟合方法都有其适用条件,并且精度不等。本文在对人工神经网络的基本原理、神经元模型、网络结构、数据结构和训练方式等研究的基础上,给出一种新的算法(新BP算法)。以“阜新控制网改造工程”作为一个具体实例,使用Matlab语言来完成GPS高程的拟合,并与其他方法作了比较,最后给出有益的结论。     

基于BP神经网络的GPS导航算法

GPS导航解算中常用最小二乘算法。随着高动态用户需求精度的不断提高，且由于线性化忽略高次项，初始值精度低以及差分后剩余或放大误差的存在。导航解精度很难满足高动态用户的需求。为此，本文基于BP神经网络的非线性逼近性能。给出了基于BP神经网络的GPS导航算法。实测数据计算结果表明该算法能够真实地反映载体运动轨迹，其导航解的精度和可靠性有明显的提高。     

BP神经网络在GPS导航中的应用

Kalman滤波常用于GPS动态数据的处理,由于系统存在的不确定性和非先验性,导致滤波产生较大的估计误差,甚至发散。介绍了BP神经网络算法及其非线性逼近能力,并基于BP神经网络的非线性逼近性能设计了BP神经网络进行GPS导航的新算法。实测数据计算结果表明该算法能够真实地反映载体运动轨迹,其导航解具有良好的精度和可靠性。     

利用小波神经网络的GPS高程转换

介绍小波神经网络的基本结构及学习算法,并应用于GPS大地高转换为正常高。结合实际工程数据,与BP神经网络作比较分析,因小波网络较强的非线性使得它泛化性能更好,收敛速度更快,经实例论证,在同等条件下,小波神经网络方法用于GPS高程转换的精度优于BP神经网络,且其精度可满足常规工程需要,具有一定实用价值。     

BP神经网络用于GPS高程转换的网络配置

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。