海洋重力似大地水准面与区域测高似大地水准面的拟合问题

研究了将陆地重力似大地水准面与GPS水准似大地水准面拟合的处理方法推广到海洋的问题,首先从理论上证明了当存在海面地形,则海洋大地水准面与似大地水准面不重合,导出了在海洋上大地水准面差距与高程异常之间差值的公式,由此给出了求定平均海面相对于区域高程基准的正常高以及测高似大地水准面的计算公式。由于测高平均海面与GPS大地高有相近的精度,提出了将海洋重力似大地水准面与区域测高似大地水准面拟合的处理方法,并利用当前最新的海面地形模型和测高平均海面模型做了数值估计。     

矿区似大地水准面拟合模型适用性分析

为提高GPS/水准数据拟合高程异常的逼近精度,利用某矿区控制网观测的GPS／水准数据,计算控制点高程异常值,分别用加权平均法、Shepard插值、多项式曲面拟合和多面函数法4种方法对矿区似大地水准面进行拟合。对各种拟合模型的原理和拟合精度进行比较分析。在此基础上,根据似大地水准面物理和几何特性,采用组合拟合的方法进一步改善似大地水准面的拟合精度,利用该模型内插高程异常值与实测GPS／水准点的高程异常值比较,其均方根误差不超过0．02m,结合GPS观测成果可以取代四等及以下几何水准测量。     

鄱阳湖湖区似大地水准面精化研究

本文利用环鄱阳湖GPS/水准成果,重点研究了以江西省似大地水准面精化模型为平台、应用移去～恢复技术确定鄱阳湖湖区似大地水准面的方法,并对鄱阳湖湖区似大地水准面的模型和江西省似大地水准面的模型做了比较和分析。     

基于神经网络的似大地水准面模型精化方法研究

似大地水准面的精化与高程异常的求解是同一个概念,为提高似大地水准面精化的精度,采用格网＋神经网络方法,借助神经网络BP方法,建立高程异常与坐标之间的函数关系;用训练好的神经网络模型和固定间隔的格网,建立格网模型;在已建好的格网模型中,内插出给定点的高程异常值。结合江苏省C级GPS水准网进行试验,拟合效果有明显的改进,克服了目前研究中存在的问题。     

清新区似大地水准面精化分析

介绍了综合地球重力场模型和GPS/水准数据的模型法,通过实测数据对2种方法的精度情况进行定量分析。实验结果表明,重力法较模型法精度提高50%以上。与传统几何水准测量进行比较,重力法总体上满足四等水准测量要求,模型法基本上满足四等水准测量要求。     

BP神经网络拟合区域似大地水准面的应用分析

针对区域重力似大地水准面与GPS/水准数据可能受系统误差影响而降低计算精度的问题,采用BP神经网络拟合区域似大地水准面.削弱系统误差等因素影响,提高区域似大地水准面的拟合效果.分析BP神经网络进行区域似大地水准面拟合的局限性.使用不同区域范围的数据进行验证,结果表明BP神经网络在控制区域内能够较好地逼近实际似大地水准面,而在区域之外具有较差的外推能力.     

局部似大地水准面精化技术在地下管线测绘中的应用

在介绍似大地水准面精化技术的的基础上,论证了在上海西部郊县地区应用GPS水准法确定区域似大地水准面的可行性,并通过确定上海嘉定、青浦两区的似大地水准面证明了用GPS水准法确定的似大地水准面精度可满足地下管线测绘工作的需要。     

广州市似大地水准面精化的研究

阐述广州市似大地水准面精化的目的及意义,明确该项目的总体目标,以及实施的技术方案.     

大连市厘米级精度的似大地水准面精化

论述了大地水准面精化的方法、原理以及大连市似大地水准面的确定。     

矿区似大地水准面精化方法研究

在矿山区域,由于地质情况复杂、地形起伏较大,区域似大地水准面模型的建立较城市等地势平坦地区困难。本文详细阐述了矿区似大地水准面建立的技术特征和计算方法,最后以某矿区为例,在CGCS2000坐标系统框架下,利用矿区控制网的GPS/水准观测数据和重力场模型,综合物理和几何方法建立了矿区的似大地水准面模型,实现了GPS大地高向正常高转换,利用该模型内插高程异常与实测GPS/水准点的高程异常比较,内符合精度中误差和外符合精度中误差均不超过3 cm,表明此模型结合GPS观测成果可以在矿区范围内取代四等及以下几何水准测量。     

大连市厘米级精度的似大地水准面精化

论述了大地水准面精化的方法、原理以及大连市似大地水准面的确定。     

阜新市区似大地水准面拟合研究

基于GPS水准的阜新市区似大地水准面拟合问题,对获得的高程异常数据采用Huber抗差估计方法剔除粗差,并运用逐点剔除法选取GPS水准拟合的已知点,提高似大地水准面的拟合精度;通过对GPS水准中5种模型的试验比较,得到建立该地区似大地水准面的最佳方案—多面函数法。经闭合差检核,精度可达到四等水准的要求。     

BP神经网络在区域似大地水准面精化中的应用

研究BP神经网络算法在区域似大地水准面精化中的应用,阐述了神经网络的结构及其算法,根据焦作市D级GPS网控制点的数据,利用MATLAB进行编程计算,拟舍得到厘米级的似大地水准面模型,并得到了有益的结论。     

GA-BP网络模型在GPS似大地水准面精化中的应用

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。     

泉州市中心规划区似大地水准面精化实践研究

本文主要介绍了利用GPS测量结合二等水准测量技术,按照统一规划、整体设计的原则,建立泉州市中心规划区厘米级区域似大地水准面精化的实践经验.     

几何法确定区域似大地水准面及工程应用

为了充分利用GPS观测数据中的高程信息,获得GPS观测点的正常高,本文利用EGM96全球重力场模型和某区域GPS/水准数据,采用移去-恢复技术以几何方法计算了该区域2.5'×2.5'分辨率似大地水准面模型,经过内、外精度的检验,似大地水准面模型的精度优于0.07 m。结合区域内某工程布设的E级GPS控制网数据进行正常高的计算,并和水准实测高程进行比较,结果表明几何法确定的小区域似大地水准面模型结合GPS观测信息可以代替低等级的水准测量,满足一般工程对高程测量的需求。     

多种方法在似大地水准面拟合中的应用

文主要研究了二次曲面,多面函数,BP神经网络以及改进的BP神经网络在似大地水准面拟合中的应用。针对BP神经网络收敛速度慢,容易陷入极小值的缺点,提出了利用粒子群算法的全局寻优的特点对其进行改进,通过对实验数据进行拟合,分析比较了不同算法的优缺点。由实验结果可以看出：改进后的神经网络很大程度上减少了训练次数,缩短了收敛的时间,并且提高了精度,验证了改进算法的有效性。     

Bayesian正则化BP神经网络拟合两类似大地水准面

为限制重力似大地水准面拟合到GPS/水准似大地水准面上的模型代表性误差,提出了Bayesian正则化BP神经网络拟合两类似大地水准面的新方法。利用某区域的重力似大地水准面模型和GPS/水准数据,将新方法与传统的曲面拟合法进行比较。在较大区域和两类似大地水准面差别不规则的情况下,Bayes-ian正则化BP神经网络有效地减少了拟合模型的代表性误差,而且通过Bayesian正则化算法对网络权值进行限制,抑制了过拟合现象。新方法提高了两面拟合结果的内、外符合精度。     

新疆似大地水准面成果的精度验证

简述了影响似大地水准面精度的因素,阐述了对新疆似大地水准面精度进行验证的方式与方法,笔者采用了先进的计算方法,选取了大量的实践数据对该水准面的精度进行了较为全面的验证,得出了精度较为准确的验证结果,并提出了成果应用建议。     

基于BP神经网络似大地水准面精化精度分析

针对BP神经网络似大地水准面精化在山区和平原等地形区域的差异,采用BP神经网络+残余高程异常的方法,建立残余高程异常与坐标的非线性函数关系,并以南方某山区和华北某平原为研究对象,对比分析了BP神经网络似大地水准面精化不同地形区域的精度。结果表明,在平原和山区均能达到较高的精度（±5 cm以内）,且平原优于山区,因此BP神经网络可应用于大面积的不同地形区域的似大地水准面精化,精度可满足1∶500～1∶2 000大比例尺地形图测量的需求。