模糊神经网络在GPS高程转换中的应用

介绍了T-S模糊神经网络的基本原理以及如何确定GPS高程转换的模糊神经网络模型,并采用该模型对实测数据进行了计算分析。结果表明,模糊神经网络能够对小区域GPS高程做出比较准确定的拟合,从而能够为GPS高程转换提供一种较好的方法,能够满足实际工程需要。     

BP神经网络在GPS高程转换中的应用

探讨BP神经网络的方法对GPS高程转换,设计了基于BP神经网络的GPS高程转换模型,在调整网络的激励函数、网络的输入层和隐含层神经元的基础上,实现了GPS高程转换的BP模型优化。     

遗传神经网络在GPS高程转换中的应用研究

针对神经网络在GPS高程转换过程中易陷入局部极小解等问题,提出了将遗传算法和神经网络相结合的方法,并讨论了遗传神经网络模型结构及算法,通过实例分析,验证了该方法不仅能克服神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小解等缺陷,且具有较高的精度和计算效率.     

GPS高程转换在工程中的应用

当前GPS高程转换的方法较多,在进行转换时要根据现场情况选择不同的高程转换方法,本文通过采用不同的GPS高程拟合方法对实际测量数据进行计算、分析,验证了在小区域地势平坦的地区用GPS高程经转换后是否可以替代水准测量的可行性。     

神经网络在GPS高程拟合中的应用

在对人工神经网络的基本原理、神经元模型和网络结构、数据结构、训练方式等研究的基础上,与GPS高程理论相结合,给出一种新的算法(新BP算法)。以“阜新控制网改造工程”作为一个具体实例,使用Matlab语言来完成GPS高程的拟合。     

利用小波神经网络的GPS高程转换

介绍小波神经网络的基本结构及学习算法,并应用于GPS大地高转换为正常高。结合实际工程数据,与BP神经网络作比较分析,因小波网络较强的非线性使得它泛化性能更好,收敛速度更快,经实例论证,在同等条件下,小波神经网络方法用于GPS高程转换的精度优于BP神经网络,且其精度可满足常规工程需要,具有一定实用价值。     

Elman神经网络在GPS高程拟合中的应用

根据Elman神经网络模型能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,将其运用到GPS高程拟合中,通过实例数据比较Elman神经网络与几何解析法、BP神经网络和广义回归神经网络的拟合效果,结果表明该方法拟合效果最佳。     

径向基神经网络在GPS高程转换中的应用

介绍了RBF神经网络的基本原理,采用了RBF网络算法,实现了GPS高程转换.     

基于退火BP神经网络的GPS高程转换

阐述模拟退火算法的基本思想和原理,提出并介绍模拟退火算法优化的BP神经网络模型在GPS高程转换中的具体应用,同时编写相应的MATLAB处理程序,结合大量数据进行仿真实验,结果表明文中提出的退火BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高、避免陷入局部最小的优良特性。     

用神经网络方法转换GPS高程

本文提出用神经网络方法转换ＧＰＳ高程为正高或正常高,给出一种改进了的ＢＰ神经网络拓扑结构和算法,并用ＧＰＳ的实际定位资料构成４３个样本集作了在计算分析,估算的精度达到厘米级、最后用网络方法与二次多项式曲面拟合大地水准面转换ＧＰＳ高程的方法作了比较,神经网络方法的精度优于二次多项式曲面拟合法,而且精度比较稳定,对已知样本点的数量要求较少。     

BP神经网络在GPS高程拟合中的应用探讨

神经网络算法一直是国内外研究的热点问题,BP神经网络算法具有更小的模型误差,因此,被广泛应用于GPS高程拟合。本文通过对同一区域GPS高程拟合的应用探究,运用迭代运算对比BP神经网络算法与多项式拟合数据,从而证明BP神经网络在一定条件下具有更高的精度,更加突出了BP神经网络算法的实用性。     

RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用

通过对离散GPS／水准点观测数据进行拟合从而获得区域内任意一点的高程异常是工程实践中经常遇到的问题。利用RBF神经网络方法进行了GPS水准高程拟合实验,并将得到的高程异常结果与采用BP神经网络方法和二次曲面拟合法得到的结果进行了分析比较;通过3种方式的分析比较,证明利用RBF神经网络进行GPS高程拟合的可行性以及相比其...     

BP神经网络用于GPS高程转换的网络配置

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。     

基于BP神经网络算法的GPS水准高程转换

提出了一种基于BP神经网络算法的GPS水准高程转换方法,该方法是对现有基于BP神经网络GPS水准高程转换方法的改进。考虑了重力长波项和地形改正项等因素对GPS水准高程转换的影响,并拓展了其应用范围,使其不仅在平坦地区而且在起伏较大的丘陵地区也可以得到较高的精度。该方法在一定程度上能够克服重力信息缺失的困难,具有一定的实际参考价值。     

遗传神经网络在GPS高程转换中的应用

介绍了遗传算法进化神经网络拓扑结构及网络参数的基本原理和方法,提出了利用遗传神经网络进行GPS高程转换,实例分析验证了其具有较高的拟合精度及效率.     

径向基神经网络GPS高程转换方法

针对GPS高程转换问题,给出了基于径向基神经网络转换GPS高程的模型。用实际观测数据对该模型进行了试验,结果表明,用径向基神经网络转换GPS高程精度高于二次拟合法和BP神经网络法。径向基神经网络能够有效克服BP神经网络局部极小值的缺点,并且具有较高的收敛速度,在GPS高程转换方面具有广阔应用前景。     

BP神经网络在GPS高程异常拟合中的应用

以提高GPS高程异常拟合的精度为目标,针对实际工程数据,对BP网络模型进行详细的设计,应用BP神经网络方法进行粗差的剔除和高程异常拟合实验及模型精度的评定,得到较满意的结果。通过与多面函数法得到的结果进行比较,证实该模型可使拟合精度有较大提高。     

基于遗传神经网络的GPS高程转换

本文系统的讨论了基于遗传算法的人工神经网络在GPS高程拟合中的应用,并给出了大量实验数据,实验结果表明遗传算法具有快速学习网络权重的能力,并且能够摆脱局部极点的困扰。     

Matlab在GPS高程转换中的应用

在介绍GPS点正常高常用求解方法的基础上,研究用Matlab进行GPS高程转换的方法,它具有程序编制简便、转换结果可靠的特点。