RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用与精度分析 |
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引用本文: | 丁凯,王泽林.RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用与精度分析[J].测绘与空间地理信息,2023(5):100-103+107. |
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作者姓名: | 丁凯 王泽林 |
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作者单位: | 广东地下管网工程勘测公司 |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | GPS高程拟合 RBF神经网络 K-means AIC准则 |
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