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GA-BP网络模型在GPS似大地水准面精化中的应用
引用本文:彭祥国,王坚,许振问,王建鹏.GA-BP网络模型在GPS似大地水准面精化中的应用[J].全球定位系统,2009,34(4):66-70.
作者姓名:彭祥国  王坚  许振问  王建鹏
作者单位:[1]江苏省资源环境信息工程重点实验室,中国矿业大学,江苏徐州221008 [2]河源市规划勘察测绘院,广东河源517000
基金项目:教育部博士点基金(新教师)(200802901516).教育部博士点基金 
摘    要:针对误差反向传播(BP)算法训练速度慢和易于陷入局部最小值的缺点,提出了利用遗传算法(GA)的全局寻优性,结合GA和BP的各自优点,分析和建立了进化神经网络(GA-BP)模型,并将该模型应用于似大地水准面模型精化。最后以南方某市E级GPS控制网高程数据为例,进行BP和GA-BP模型的对比实验,通过对内、外符合精度及MAPE(平均绝对误差百分比)指标分析,验证了该方法的可行性。

关 键 词:BP神经网络  遗传算法  GPS高程  似大地水准面

Application of the GA-BP Modeling in Refinement GPS Quasi-Geoids
Institution:PENG Xiang-guo , WANG Jian , XU Zheng-wen , WANG Jian-peng(1. J iangsu Engineering Key Laboratory of Resource and Environment Information Xuzhou. 221008 China 2. Heyuan Planning Prospecting Surveying and Mapping Institute, Heyuan C-uangdong 517000 China)
Abstract:For error back-propagation (BP) algorithm training slowly and easily into the shortcomings of local minimum, the use of genetic algorithms (GA) global optimization is proposed. Combination of GA and BP's own merits, the evolutionary neural network (GA-BP) model is analyzed and made. This model was applied to quasi-geoid model refinement. Finally, taking E-class southern city elevation data of GPS control network for example, for BP and GA-BP experiment, through internal and external in line with the precision and MAPE analysis, the method is feasible.
Keywords:BP neural network  genetic algorithms  GPS elevation  quasi-geoid
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