| 基于粒子群算法优化SVM的GPS高程拟合方法 |
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| 引用本文： | 王建军,章重阳.基于粒子群算法优化SVM的GPS高程拟合方法[J].北京测绘,2021,35(1):83-88. |
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| 作者姓名： | 王建军 章重阳 |
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| 作者单位： | 清远市土地整理中心,广东清远511500;清远市土地整理中心,广东清远511500 |
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| 摘 要： | 采用支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)模型进行GPS高程拟合时,拟合精度受模型参数(核参数和惩罚因子)选择影响较大,传统交叉验证法存在计算复杂,易陷入局部最优的问题.本文将粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法引入SVM模型,利用PSO全局搜索能力强和收敛速度快的特点对SVM模型进行优化,提升GPS高程拟合精度的同时增强模型的泛化适应性.最后基于实际算例对所提方法的拟合性能进行验证,结果表明相对于传统交叉验证SVM模型,所提PSO-SVM模型能够获得更高的拟合精度,并且对复杂地势具有更强的适应能力.
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| 关 键 词： | 全球空位系统(GPS)高程拟合 支撑向量机(SVM) 粒子群算法(PSO) 模型优化 |
GPS Elevation Fitting Method Based on Particle Swarm Optimization for SVM Optimization |
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| WANG Jianjun,ZHANG CHongyang.GPS Elevation Fitting Method Based on Particle Swarm Optimization for SVM Optimization[J].Beijing Surveying and Mapping,2021,35(1):83-88. |
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| Authors: | WANG Jianjun ZHANG CHongyang |
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