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基于SINEX解的数据组合及系统误差分析 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了采用不同GPS分析中心的SINEX解进行数据组合的处理方法,并采用附加系统误差参数的函数模型对数据组合中的系统误差进行了平差处理.从结果可以看出,估计了Helmert转换参数的测站坐标精度比没有估计Helmert转换参数的测站坐标精度要高,说明本文方法能有效地消除系统误差的影响,并估计了系统误差的大小. 相似文献
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针对三维激光测高拟合问题,本文采用BP神经网络进行拟合,该方法可以有效地消除或减弱数据中的系统误差影响,提高计算精度。实际算例证明,在数据无粗差情况下,BP神经网络的内符合与外符合精度优于传统的二次曲面拟合的精度。 相似文献
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为了分析对流层延迟的时空变化规律、提高对流层延迟的改正精度,利用BP神经网络处理非线性问题的优势,改进传统的霍普菲尔德模型得到一种新的融合模型(Hop+BP模型)。分别对比Hop+BP模型与传统的霍普菲尔德模型、多元线性回归模型、BP神经网络等模型的计算结果,得到如下结论:霍普菲尔德模型存在一个明显的系统误差,精度较低;多元线性回归的预测精度有所提高,但是其本质是将数据强制拟合,缺少物理解释,难以推广使用;传统的BP神经网络的计算精度较之霍普菲尔德模型有80%的提高,但存在明显的不稳定性;Hop+BP模型具有预测精度高、稳定性好等优点,预测中误差为1.1cm,明显优于传统方法。 相似文献
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提出基于神经网络坐标差学习的GPS坐标转换新方法,基于该方法利用某区域的GPS控制网观测数据将GPS点的WGS-84坐标转换为1980西安坐标,利用二维约束平差得到的GPS网点1980西安坐标系坐标作为比较数据,与传统的七参数模型和四参数模型方法的转换坐标和二维约束平差坐标进行比较。结果表明,利用神经网络方法进行坐标转换完全可行,传统方法和神经网络方法转换的坐标精度基本相当,神经网络方法略优且精度较均匀。神经网络方法可以得到统计精度优于±0.025 m的平面控制结果,能满足工程应用的需要。 相似文献
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针对三维坐标求解精度受非线性误差影响的问题,提出了一种多像前方交会与单隐层BP神经网络相结合的方法。基本过程为:①在样本点真实世界坐标已知的条件下,构建关于世界坐标的拉格朗日方程,对相机外参进行优化,以得到更高精度的三维坐标初值。②利用计算得到的三维坐标和真实三维坐标分别作为输入和输出参数对单隐层BP神经网络进行训练。③将三维坐标初值带入网络模型对其进行改正。试验结果表明:①相较于前方交会、稀疏光束法平差及典型神经网络方法,在试验装置环境视场内,本文方法解算精度较高,最大偏差为0.492 7 mm。②相较于典型神经网络方法,本文网络结构为3-6-3,结构简单且计算效率高。 相似文献
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BP神经网络用于GPS高程转换的网络配置 总被引:2,自引:0,他引:2
匡翠林 《测绘与空间地理信息》2004,27(5):38-40
BP神经网络的输入与输出关系是一个高度非线性映射关系,其用于GPS高程转换中有着较高的精度。但它存在不少问题,如网络的隐含层和隐含层节点个数选取尚无理论上的指导,参加学习的样本的质量如何影响仿真精度等。本文结合实例分析了上述问题,从而得出了BP神经网络用于GPS高程转换时网络配置问题的一些相关结论。 相似文献
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针对Bursa模型在坐标系转换时没有顾及局部变形和累积误差的问题,通过对坐标转换误差进行分析,本文提出将由此产生的系统误差看作非参数信号的半参数估计,采用半参数模型对某一区域坐标进行解算,并对检核点非参数分量进行推估,与Bursa模型进行比较,结果表明半参数模型能够有效地消除系统误差。并探讨了不同确定平滑因子α的方法对坐标转换精度影响,计算结果表明,在正则矩阵R相同情况下,不同平滑因子确定方法得到的坐标转换精度有所不同,但均优于Bursa模型转换精度。 相似文献
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《地理空间信息》2017,(2)
住宅房地产价格与交通、环境等各类影响因子之间存在着非线性复杂关系,住宅价格的空间自相关性对住宅价格建模也有重要的影响。考虑到住宅价格的空间自相关性,构建了3种空间型BP神经网络模型,并利用遗传算法(GA)进行模型训练。第一种空间型模型的输入层神经元为样本坐标,第二种空间型模型的输入层神经元为空间滞后向量,第三种空间型模型的输入层神经元既包括样本坐标也包括空间滞后向量。以武汉市为例进行实证分析,选取了2010年291个住宅价格样本。实验结果表明,空间型BP神经网络模型的拟合精度优于普通BP神经网络模型及空间滞后模型,其中第三种空间型BP神经网络模型效果最优,输出结果与实际价格相关性达86.69%,均方根误差明显小于其他模型。 相似文献
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GPS高程转换是GPS应用的关键问题之一。本文介绍了MATLAB中的BP神经网络工具箱常用函数以及实现步骤,设计了转换GPS高程的三种方案,利用MATLAB开发工具实现了BP神经网络转换GPS高程的方法。实例计算表明,采用合适的训练函数,选用好的网络结构,利用BP神经网络方法可以取得比二次多项式曲面拟合法更高的转换精度。 相似文献
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