基于粒子群算法优化SVM的GPS高程拟合方法

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...     

基于GPS的分段式高程拟合实验及分析

高程基准在测绘应用中的重要性毋庸置疑,GPS定位技术是获取稳定、可靠的高程基准的有效方法.针对如何将GPS大地高转换成正常高的问题,文中提出了一种结合高程拟合模型的分段式高程拟合方法.结合某矿工程数据与整体高程拟合进行对比分析,得出合理分段拟合高程的方法相较于整体式传递效果更佳的结论.      

GPS RTK高程拟合方法精度研究

介绍全球定位系统实时动态测量(GPSRTK)高程的理论方法和数学模型,基于工程实例和实验数据研究起算点的空间分布、起算点数量和拟合方法对高程拟合精度的影响,提出提高水准拟合精度的有效措施。     

基础测绘GPS高程拟合精度试验

本文介绍了用GPS定位技术检测福清测区1：5000经济版航测外业像控点高程拟合精度，经实地用全站仪按红外测距高程导线检测GPS拟合点的高程，证明GSP高程拟合精度与已知点的数量、精度和位置有关，其中已知点的分布对其影响最大，对于一定面积的小比例尺的航外像控测量，当书籍点均匀分布于整个测区时，GPS拟合的高程可满足像控点精度要求。     

基于K-means聚类分析的球冠谐函数拟合高程异常方法

利用球冠谐函数拟合高程异常曲面时,GPS/水准数据的分布和选取,对最后的拟合精度有较大影响。本文提出了一种基于K-Means聚类的球冠谐函数拟合方法,即利用K-Means聚类分析方法对高程异常数据点进行有效分类和选择,再结合球冠谐函数的逼近方法,提高了高程异常曲面的拟合精度。通过与实测高程异常数据进行比较,基于K-Means聚类分析的球冠谐函数拟合方法优于多项式拟合法、移动二次曲面拟合法、多面函数拟合法和球冠谐函数拟合法。     

GPS高程拟合支持向量机模型

为了快速获取GPS高程异常值,提出了基于最小二乘支持向量机（LS—SVM）的GPS高程异常值求取模型,介绍了最小二乘支持向量机的原理与优越性。利用该模型进行了高程异常的拟合,并对已知点进行了检验。结果表明：其结果是可靠的,在有限样本情况下完全可以达到传统GPS高程拟舍的效果,且其实现起来更简单,具有一定的科学性和实用性。     

GPS高程拟合的几种常用方法

对ＧＰＳ高程拟合的几种常用方法进行了较为细致的讨论,给出了具体的数学模型,结合实测数据对各种拟合方法的特性进行了分析比较。     

GPS高程拟合方法的研究

本文选取某地区74个已知点(大地高和高程异常值已知)作为实验数据,选择46个点作为建模点,选择28个点作为外检验点,选择多项式曲面拟合模型和双次多项式曲面拟合模型及泰勒多项式拟合模型的方法来建立该地区GPS高程拟合模型,并研究不同模型对拟合精度的影响。通过VB程序设计语言实现拟合模型的建立并进行精度比较。通过实验证明,在多项式曲面拟合模型中二次曲面模型拟合效果最好,次数增加时出现龙格现象;在双高次曲面拟合模型及泰勒多项式曲面拟合模型中双三次拟合和泰勒二次多项式拟合效果最佳。通过实验比较,可以得出在多项式曲面拟合模型中双三次曲面拟合模型的拟合效果最好。     

GPS高程拟合方法的比较研究

GPS测量中,无法直接利用GPS测量高程代替水准高程,必须采用高程拟合方法将GPS大地高转换成正常高。本文介绍了几种GPS高程拟合方法的理论模型,在此基础上通过实例比较分析了这几种模型的适用性及精度的可靠性,最后得出一些有益的经验。     

GPS高程拟合方法的比较分析

GPS测量中,无法直接利用GPS测量高程代替水准高程,必须采用高程拟合方法将GPS大地高转换成正常高。本文对几种GPS高程拟合方法作了论述,在此基础上通过实例进行了比较分析,得到了这几种模型的适用性及精度的可靠性,其结果具有一定的参考价值。     

基于相对高程异常的GPS高程拟合方法探讨

在传统二次曲面GPS高程拟合的基础上,提出了一种基于相对高程异常的GPS高程拟合方法。该方法首先通过相对正常高高程异常值的改正,把GPS点的相对大地高转化为相对正常高,然后将相对正常高与已知点的正常高高程连算,按照传统的水准测量计算方法平差解算,就能得到最优解的正常高。采用该方法通过某山区工程实例数据进行验证,表明在地势起伏较大的测区比二次曲面拟合得到的精度要高。     

GPS高程拟合方法对比研究分析

不同的GPS高程拟合方法具有各自相应局限性,单一拟合方法在不同测区不具有普适性。针对上述问题,重点研究了二次多项式曲线拟合、多面函数拟合、二次曲面拟合、BP神经网络法等四种GPS高程拟合方法,结合实际工程项目,对研究区域进行高程拟合,分析实验结果,评定拟合精度。通过对四种拟合方法所得结果分析对比得到结论:四种方法均满足四等水准测量要求,拟合残差均小于3 cm;BP神经网络拟合在精度上高于其他三种;根据各拟合方法的特点及适用范围,正确使用拟合方法是获得高精度正常高的必要条件。本文研究成果对不同环境下GPS高程拟合具有相应的应用与参考价值。      

基于SVR的GPS高程拟合模型研究

研究基于支持向量机回归(SVR)的GPS高程拟合模型,介绍SVR的基本原理,在选择不同样本量的情况下与多项式曲面拟合方法进行比较.试验结果表明,支持向量机回归方法的精度优于曲面拟合方法,尤其在小样本条件下,能够利用有限的样本信息获得最好的学习效果和泛化能力,比常规方法更具优越性.     

基于曲面拟合的GPS高程转换精度分析

针对大面积、地形复杂区域的GPS高程转换的精度问题,本文在对GPS高程拟合的基本原理及其具体的数学模型,如平面拟合、相关平面、二次曲面、三次曲面拟合模型进行研究的基础上,通过对新疆某区域的GPS/水准试验数据,利用Mat LAB软件进行编程计算,结果表明:平面拟合及二次曲面拟合模型对于试验区域的高程拟合复精度较差,而三次曲面拟合模型的转换精度较高,能满足后续的测量需要。     

GPS高程拟合方法比较

从GPS高程测量应用问题入手,简述了GPS高程拟合的原理,介绍了曲面拟合法、最小二乘配置拟合法和基于kriging统计的移动曲面法3种高程拟合方法,并通过某地区GPS/水准点数据进行了实验比较,得出了一些有益的经验结论。     

GPS高程拟合的初步研究

全球定位系统(GPS)自从问世以来,已经在导航定位、授时、测速等方面发挥了巨大的作用,本次通过对GPS控制网中拟合高程的试验,对GPS高程拟合的应用和精度做了初步研究。     

基于二次曲面的Shepard方法在GPS高程拟合中的应用

针对单一GPS高程拟合方法的不足,给出了一种基于二次曲面的Shepard拟合法。通过对二次曲面拟合法、Shepard拟合法和基于二次曲面的Shepard拟合法进行高程拟合结果的比较,表明基于二次曲面的Shepard拟合方法能显著提高高程拟合精度。     

基于DEBP的GPS高程拟合

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,利用差分进化算法(DE)的全局寻优性,结合DE和BP的各自优点,分析和建立进化神经网络(DEBP)模型,并将该模型应用于GPS高程拟合。最后以实例数据,进行BP,DE及DEBP模型的对比实验,结果表明,该模型有效克服了传统模型的不足,在收敛速度、预测精度及稳定性等方面均明显提高。     

GPS高程拟合精度的研究

本文围绕如何提高GPS高程拟合精度进行分析,对GPS高程拟合模型的优选以及模型参数的优选进行了讨论,并以实例来验证了模型优选方法对提高拟合精度的有效性。