基于退火BP神经网络的GPS高程转换

阐述模拟退火算法的基本思想和原理,提出并介绍模拟退火算法优化的BP神经网络模型在GPS高程转换中的具体应用,同时编写相应的MATLAB处理程序,结合大量数据进行仿真实验,结果表明文中提出的退火BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高、避免陷入局部最小的优良特性。     

GPS-RTK技术在地籍测量中的应用研究

将RTK技术应用于地籍测量中,分析了RTK在地籍控制测量和碎部测量的可行性,阐述了该技术应用于地籍测量中所遇到的问题并进行了深入研究,提出了相应对策.     

软土地基地区高程基准建设探讨

在宁波市高程控制点数据基础上,通过对各类别控制点不同沉降情况的研究分析,同时结合建设费用、应用范围等多项综合指标,提出类似宁波软土地基地区建设、维护、使用高程测绘基准的一些建议和思路,为城市规划、施工建设、社会经济发展提供有效可靠的测绘数据保障。     

量子粒子群BP神经网络在GNSS高程转换中的应用分析

提出了一种基于量子粒子群神经网络（QPSO-BP）模型的GNSS高程转换方法，通过建立GNSS点平面坐标与正常高之间的三层QPSO-BP数学模型而实现GNSS高程转换。试验分析结果表明，该方法全局迭代进化搜索能力高、稳健性强、拟合及预测精度高，在GNSS高程转换方面具有良好的有效性与先进性。     

单频GPS接收机用于变形监测的精度研究

研究了单频GPS接收机用于变形监测的可行性,提出了单频GPS接收机在一定范围内能否达到亚厘米级的变形监测精度,实现了设计的试验方案.     

基于Gamit数据解算的CORS站点稳定性监测研究

CORS系统一般由多个连续运行参考站建立,它维护着区域控制测量框架和基准,因此对参考站本身的稳定性分析十分重要.由于CORS系统的参考站间距多在40 km以上,常规的GPS数据处理软件难以解算相关数据.以宁波市CORS站点为例研究利用Gamit软件进行CORS站点的稳定性监测.     

基于同伦方法的非线性测量模型参数估计

提出了非线性模型参数稳健估计的同伦算法和带约束非线性模型参数估计的同伦算法,推导了相应的非线性同伦算法的函数模型.算例计算结果表明,所提出的算法对初值要求不高,算法收敛,计算结果精度较好,是非线性测量模型参数估计的一种有效方法.     

NBCORS综合管理系统的设计与实现

以宁波市CORS系统为基础,设计开发了NBCORS综合管理系统,实现了NBCORS系统业务管理的自动化、网络化、规范化,进一步推动了NBCORS系统的广泛应用。     

灰色神经网络模型在建筑物变形预报中的应用

介绍灰色神经网络模型的建模原理和方法,并采用该模型对实际的监测数据进行处理和分析。结果表明,灰色神经网络模型能够在小样本、贫信息和波动数据序列等情况下对变形监测数据做出比较准确的模拟和预报,从而能够为变形监测的数据处理提供一种较好的方法,能够满足实际应用的需求。     

等维BP神经网络在沉降预报中的应用研究

为解决神经网络在沉降预报应用中的局限性,结合灰色理论等维信息策略和BP神经网络建模思想,利用数据序列本身构建训练样本,建立等维BP神经网络预报模型,并利用数学工具MATLAB编程实现,进行实际的变形预测,通过与灰色理论GM(1,1)模型的预报效果进行比较,表明该等维BP网络模型具有更高的预报精度,可以达到更好的预报效果。