基于不同核函数的LSSVM在GPS高程拟合中的应用

GPS技术因其诸多优点在工程测量中被广泛应用,最小二乘支持向量机应用于GPS高程拟合有着一定的优势。最小二乘支持向量机在处理非线性问题时,采用核函数代替内积计算,巧妙地解决了高维计算问题。文中综述了最小二乘支持向量机常用的几种核函数,用实验进行对比分析,结果表明,采用几种核函数都取得较好的效果,采用径向基核函数时效果最优。     

基于神经网络的GPS高程拟合算法探析

随着GPS定位技术的发展,人们已经能够获得控制点的高精度平面位置,但一直未能以相应精度求解控制点的正常高程。为提高GPS高程测量的精度,以某工程控制网为例,针对BP神经网络方法应用于GPS高程拟合进行比较研究,可见,遗传神经网络应用于GPS高程拟合,其精度优于BP神经网络,且收敛速度加快;退火神经网络应用于GPS高程拟合,拟合效果也优于BP神经网络。     

样条函数拟合GPS高程探讨

主要讨论了运用三次样条函数曲线拟合法来拟合GPS点的高程,并与多项式曲线拟合法比较,通过实例验证了此方法的可行性及其所能达到的精度,得出了一些有益的结论,并给出了一些建议。     

基于聚类分析的多面函数拟合高程异常方法

利用多面函数拟合高程异常时,多面函数中心点个数及中心点的选择对拟合精度有很大的影响.利用聚类分析方法对多面函数的中心点个数及中心点进行有效选择,提高多面函数的拟合精度.通过与实测高程异常数据进行比较,基于聚类分析的多面函数拟合方法优于多项式拟合法、移动二次曲面拟合法和多面函数拟合法.     

基于LM-BP神经网络的GPS高程拟合算法研究

提出了基于LM-BP神经网络方法转换的GPS高程拟合算法,并与传统拟合方法进行了比较。经实例验证,基于LM-BP神经网络的GPS高程拟合优于传统拟合方法,特别是在拟合点较少的大范围GPS拟合中显著改善了拟合高程的精度,具有一定的实用价值。     

协方差函数拟合高程异常方法探析

采用协方差拟合推估模型拟合GPS高程异常,在介绍协方差拟合推估模型的基础上,讨论了几种确定协方差函数的模型,并结合数据对各种拟合方法进行了比较分析.     

小波函数应用于GPS高程拟合的分析

将小波函数引入到GPS高程拟合,利用小波基函数伸缩平移的特性,结合最小二乘法对散乱的GPS点进行拟合。通过实例验证了小波函数实现GPS高程转换的可行性,并与传统拟合算法多项式曲面拟合法的计算结果进行比较,证明在大面积且地形起伏较大的测区,小波函数拟合残差值更小,精度优于多项式曲面拟合法,更能反映测区实际高程异常的变化。     

基于EGM2008的多面函数高程拟合方法研究

随着全球定位系统GPS高程测量技术的发展和EGM(Earth Gravitational Model)模型精度以及分辨率的不断提高,基于少量水准点实现区域GPS大地高转正常高成为可能。本文提出一种基于EGM2008模型,利用多面函数法来实现高程拟合的方法。结合咸阳北部某区域实验数据,采用上述方法完成区域内高程拟合,结果表明,该方法符合精度达到3 cm,满足大比例尺地形图测图精度要求。     

基于移动-多面函数的高程异常拟合方法

将多面函数拟合法获得局部区域的最优结果作为移动二次曲面拟合时选择搜索半径的依据。然后,将获得的搜索半径作为最优拟合距离,运用移动二次曲面法实现了高程异常拟合,即移动-多面函数拟合方法。以某区域获取的高程异常作为实例,比较了3种方法的拟合精度。结果显示,移动二次曲面法、多面函数和移动多面函数的中误差分别为1.499、0.870和0.304 m,可见,移动-多面函数法比另外两种方法的拟合精度都高。     

基于多面函数模型的GPS高程拟合精度分析

选择不同的拟合方法与拟合模型对GPS高程拟合精度有很大影响。本文研究了多面函数拟合模型中平滑系数选择对GPS拟合高程精度的影响。通过实例计算分析表明,选择不同的平滑系数,GPS高程拟合精度相差较大,在利用多面函数拟合GPS高程实践中应慎重选择平滑系数。     

基于EGM2008和Kriging的GPS高程拟合算法

简述了GPS高程拟合的原理,采用移去一恢复法,结合最新的高精度地球重力场模型EGM2008,运用地统计学中的泛克里格方法（Kriging）,充分考虑先验统计信息以及各点的空间相关性,在无偏性和最小方差原则下,准确获取了未知点的高程异常。经实例验证：该方法具有模型严密、可靠性好、拟合精度高等优点,适用于地形复杂地区。     

多面函数拟合法转换GPS高程

对GPS在高程方面的应用现状作了简单的介绍,综述近年来用GPS求定正常高的几种方法,即多项曲线拟合、多项式曲面拟合、多面函数曲面拟合、加权均值法、非参数回归法和高程异常变化梯度法、固定边界三次样条插值法、线性移动拟事法、神经网络法、非格网GPS散点数据考虑地形改正法。对GPS高程测量基本原理和基本方法进行了讨论,提出根据测区的实际情况选择不同的GPS高程转换方法,综合利用GPS点的高差和高程观测值拟合高程异常的方法,利用多面函数来拟合似大地水准面。     

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。     

基于三次样条函数的长线路GNSS高程拟合研究

论文介绍利用三次样条函数进行GNSS高程拟合的原理和方法。以某公路改扩建工程一级GNSS控制网和四等水准网为例进行高程拟合研究。设计线性、二次曲线、三次曲线及三次样条4种函数模型作为高程拟合方案。结果表明,线性函数模型精度最低;二次、三次曲线函数模型精度相当;三次样条函数拟合精度最高,拟合中误差小于5cm,且拟合误差曲线平滑震荡较小,具有很好的适应性。     

GPS高程曲面拟合算法的精度分析

在GPS高程测量中需要将大地高转换为正常高。本文对GPS高程的多项式曲面拟合、多面函数拟合和移动曲面函数拟合算法进行了比较分析。结果表明,三种拟合算法均能达到四等几何水准的要求,但移动曲面拟合算法精度最高,多面函数拟合算法精度最低。     

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...     

GPS高程曲面拟合的Matlab算法实现

介绍了Matlab软件的特点、功能以及GPS高程拟合中多项式曲面法的基本原理,以内蒙古某矿区实测数据为例,给出了高程拟合的算法,并用Matlab代码加以描述,实现了数据处理的自动化,验证了Matlab在GPS高程曲面拟合中的可行性,也弥补了一些商业软件的不足。     

基于GPS高程拟合的总体最小二乘算法研究

针对GPS测量噪声影响高程拟合精度的问题,本文详细阐述了最小二乘方法、总体最小二乘算法和加权总体最小二乘算法三种误差处理方法的基本原理及计算公式。根据常用的两种曲面拟合模型,通过对实测数据拟合结果分析GPS测量噪声对高程拟合精度的影响,并对比上述三种算法的结果。数值计算结果表明在顾及GPS测量噪声的情况下,总体最小二乘算法能够很好地削弱其对高程拟合的影响,从而提高拟合精度。     

基于无人机影像和高程数据的地形构造线确定方法

目前传统的地形数据定量分析在图层提取应用中,存在误差较大的问题,为此提出一种基于无人机影像和高程数据的地形构造线确定方法.通过无人机遥感系统对高程数据进行获取,利用图像灰度化、平滑处理、山轮廓提取以及转化为坡度数据,实现对地形高程数据的预处理.基于坡度数据提取山脊线,借助反地形思想提取山谷线,由此确定地形构造线.实验结果证明,设计方法在坡度为35.47°～51.47°时,图层提取误差低于现有方法,具有较优越的图层提取性能.     

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。