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基于广义回归神经网络的GPS高程转换

为提高GPS高程转换的精度,采用广义回归神经网络(GRNN)进行拟合。将控制点的X、Y坐标作为网络输入,高程异常作为网络输出,采用实验数据训练网络,训练完成的网络作为模型进行高程异常预测。结果表明,GRNN方法具有较高的GPS转换精度。     

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基于GPS高程时间序列粗差的抗差探测与插补研究

研究抗差估计和稳健估计粗差探测IQR准则的粗差剔除算法以及缺值点插值的正交多项式最小二乘拟合方法。以中国3个CORS基准站从1999-03-01—2009-12-31日的单天解GPS高程时间序列为对象进行粗差探测与插补的试验。结果表明：抗差估计比IQR准则能更有效地探测和剔除粗差;三次样条插值当连续缺失历元超过5~10个时插值结果易发生扭曲;低次正交多项式拟合的结果稳定,一般选择2~3次拟合即可获得理想的效果,当连续缺失历元达3个月时,正交多项式拟合后的曲线与序列趋势仍基本一致。     

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我国GPS大地高的精度分析

分析了利用ＧＰＳ测定大地高的误差来源和提高其精度的措施。简介我国高精度ＧＰＳ中Ａ、Ｂ级网和各类区域网的布测和数据处理要点。根据误差传播理论和我国各级ＧＰＳ网实测误差，首次论证得出在我国任何地区ＧＰＳ大地高的绝对精度均可达到±０．１００ｍ的结论     

协方差函数的选择对GPS高程拟合精度的影响

阐述最小二乘配置的原理,给出先验方差协方差估计方法,通过实例分析了采用最小二乘配置法的有效性,比较了不同协方差函数对拟合精度的影响及拟合点的分布对协方差函数、拟合结果的影响。     

基于加权总体最小二乘法的GPS高程拟合

在GPS高程拟合中,针对传统最小二乘方法不能解决系数矩阵存在误差的问题,提出了一种基于加权总体最小二乘的拟合方法。对平面和二次曲面多项式建立更加合理的拟合模型,并给出了相应的迭代算法。实例计算表明,加权最小二乘方法能够得到更好的估计参数,高程异常值拟合精度也相应提高。