基于改进BP学习算法的GPS高程转换

在应用BP神经网络转换GPS高程中,针对标准BP算法的不足,给出改进的学习算法,通过应用不同BP学习算法来转换GPS高程的实例分析比较,得出改进的BP算法在转换GPS高程中可以大大减少BP神经网络的训练时间,提高高程转换的效率.     

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。     

用地球位模型和BP神经网络转换GPS高程

研究了转换GPS高程的地球位模型和BP神经网络的拟合方法.用已知GPS水准点的高程异常移去地球位模型高程异常,然后对剩余高程异常通过BP神经网络拟合和内插,在内插点上恢复地球位模型高程异常,从而得到该点的高程异常.通过实测GPS水准数据将该方法与基于地球位模型和二次曲面的拟合方法进行了比较.试验结果表明,该方法转换GPS高程的精度优于基于地球位模型和二次曲面的拟合方法,能够满足一定的工程应用需求.     

基于RBF神经网络的GPS高程拟合方法的研究

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。     

GPS跨河水准拟合方法研究与工程实践

提出了一种GPS跨河水准拟合方法,即由GPS大地高差用BP神经网络方法拟合得到的高程异常差,求跨河点间的正常高差,并给出了利用MATLAB语言实现拟合方法的步骤。工程实例计算表明,在选用较好的神经网络结构,适合的训练函数的条件下,采用输入点的坐标差、大地高差,输出高程异常差的BP神经网络设计来进行GPS跨河点间的正常高差计算,可以达到较好的精度。     

BP神经网络在GPS高程转换中的应用

探讨BP神经网络的方法对GPS高程转换,设计了基于BP神经网络的GPS高程转换模型,在调整网络的激励函数、网络的输入层和隐含层神经元的基础上,实现了GPS高程转换的BP模型优化。     

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。     

几种神经网络在GPS高程转换中的比较

本文利用GPS高程点数据,通过神经网络拟合的方法获得高程异常值;运用BP神经网络、GRNN神经网络、Elman神经网络三种模型,在matlab下对同一数据实现GPS高程转换,同时对各种方法的精度进行了比较。     

GPS高程转换的神经元网络方法分析

GPS高程转换是GPS高程应用的关键问题之一，试图应用神经元网络方法来进行GPS高程的转换，并在网络的拓扑结构与网络结构的改进等方面作了分析，通过GPS高程转换的二次曲面法和神经元网络法进行了比较试验，结果表明了神经元网络转换GPS高程的可行性和可靠性，对于应用神经网络转换GPS高程具有实际的指导意义。     

基于MATLAB的高程拟合程序的设计

利用MATLAB高效的数学计算能力和方便实用的编程技术,结合GPS高精度、高分辨率的大地水准面模型可以获得地面点的正常高,从而可以代替劳动强度大、效率低的水准测量。利用GPS水准测量成果及重力数据,按照几何方法来拟合高程异常的值,重点探讨了利用多项式、多面函数和BP神经网络等方法进行拟合时程序的设计,并针对某一地区用此程序进行了试验,同时对试验结果进行了分析和比较。     

基于最小二乘配置法的BP神经网络GPS高呈异常拟合方法研究

传统的BP神经网络在GPS高程异常拟合应用有其一定的局限性,特别是在对于外推高程异常值方面,传统的BP神经网络的不足表现得尤为明显.针对高程异常的特性,既有趋势性也有随机性,结合BP神经网络的优点,提出一种改进型的BP神经网络高程异常拟合方法,利用最小二乘配置法综合考虑高程异常的趋势性和随机性的特点,采用BP神经网络方...     

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.     

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。     

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.     

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。     

用神经网络方法转换GPS高程

本文提出用神经网络方法转换ＧＰＳ高程为正高或正常高,给出一种改进了的ＢＰ神经网络拓扑结构和算法,并用ＧＰＳ的实际定位资料构成４３个样本集作了在计算分析,估算的精度达到厘米级、最后用网络方法与二次多项式曲面拟合大地水准面转换ＧＰＳ高程的方法作了比较,神经网络方法的精度优于二次多项式曲面拟合法,而且精度比较稳定,对已知样本点的数量要求较少。