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。     

基于RBF神经网络的GPS高程拟合方法的研究

GPS高程拟合一直是工程应用中的一个研究热点,其中神经网络拟合方法得到了广泛的应用。本文利用RBF神经网络模型进行GPS高程拟合实验,主要针对模型中隐含节点数和最佳SPREAD值的确定进行实验研究,并利用MATLAB神经网络工具箱实现了GPS高程拟合。同时,将RBF神经网络拟合结果与BP网络拟合结果进行对比分析,结果表明,RBF网络拟合效果要优于BP网络,得到的拟合精度要高。     

基于小波神经网络GPS高程拟合的应用研究

从GPS高程拟合的现状入手,简单介绍GPS高程拟合的一些方法,重要阐述小波神经网络在GPS高程拟合中的应用,并把具体工程实例的拟合结果与二次曲面拟合和标准BP神经网络拟合的结果相比较。证明了小波神经网络应用于高程拟合是可行的,而且具优势。     

BP神经网络和SVR用于GPS高程拟合研究分析

首先介绍BP神经网络和SVR方法(支持向量机回归)用于GPS高程拟合的原理,然后通过实际数据比较BP算法和SVR在GPS高程拟合中精度。结果表明,以结构风险最小化为准则的学习方法SVR,其泛化能力明显比BP神经网络好,在工程中具有一定的实际应用价值。     

用地球位模型和BP神经网络转换GPS高程

研究了转换GPS高程的地球位模型和BP神经网络的拟合方法.用已知GPS水准点的高程异常移去地球位模型高程异常,然后对剩余高程异常通过BP神经网络拟合和内插,在内插点上恢复地球位模型高程异常,从而得到该点的高程异常.通过实测GPS水准数据将该方法与基于地球位模型和二次曲面的拟合方法进行了比较.试验结果表明,该方法转换GPS高程的精度优于基于地球位模型和二次曲面的拟合方法,能够满足一定的工程应用需求.     

转换GPS高程的BP神经网络方法研究

对于目前大范围点位分布不均,拟合法高程转换存在效果失真、模型误差等问题,本文给出了改进的BP神经网络方法转换GPS高程为正常高的算法,并与曲面拟合方法比较分析。经实例验证,在较大范围内,用神经网络方法转换GPS高程优于二次曲面拟合方法,所获得的正常高可满足工程生产的精度要求,具有一定的实用价值。     

基于改进BP神经网络的GPS高程拟合方法

BP神经网络用于GPS高程拟合时存在收敛速度慢,受初始值选取影响大和易陷入局部极大值的问题。本文提出一种改进的BP神经网络高程拟合方法,将模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)引入BP神经网络模型,利用模拟退火算法的全局寻优能力对BP神经网络的初始值进行选择,同时优化神经网络的各层神经元之间的连接权值和阈值,提高BP神经网络拟合法的拟合精度、收敛速度和推广泛化能力。最后结合实际算例对所提方法的拟合性能进行验证,结果表明利用模拟退火算法改进的BP神经网络进行高程拟合是可行且有效的,拟合结果优于传统BP神经网络法。     

GPS高程异常拟合研究及精度分析

本文论述了正交多项式和基于BP人工神经网络的GPS高程异常拟合原理,分析了这几种算法的优缺点。并结合实例计算,比较分析各方法的精度。最后得出改进的BP神经网络的方法精度要优于多项式拟合和标准BP算法。     

基于LS-SVM的GPS高程转换及其抗差性研究

论述LS-SVM的原理及算法,并结合GPS高程拟合问题,建立了相应的GPS高程拟合模型。利用实例数据,从模型精度角度与多项式拟合、BP神经网络拟合的结果进行对比分析,并选取LS-SVM和BP神经网络进行了模型抗差性分析。结果表明,LS-SVM拟合具有较高的拟合精度和较好的抗差性。     

城镇控制测量中GPS高程拟合方法分析

结合扶余城镇控制测量成果对基于BP神经网络法进行GPS高程拟合进行了分析.与二次曲面拟合结果比较分析表明,通过施测少量均匀分布GPS点水准高程,采用BP神经网络方法计算GPS点正常高具有较高的精度,在生产中具有一定的应用价值.     

改进BP神经网络算法用于GPS高程转换的应用

介绍了用改进的BP神经网络算法转换GPS高程为正常高,并以青东煤矿首采工作面地表移动观测站的GPS数据为例,与标准的BP算法和多项式曲面拟合方法作比较,改进的BP算法在转换GPS高程中减少了BP神经网络的训练时间,提高了转换效率,且精度良好,可用于GPS高程转换。     

几种神经网络在GPS高程转换中的比较

本文利用GPS高程点数据,通过神经网络拟合的方法获得高程异常值;运用BP神经网络、GRNN神经网络、Elman神经网络三种模型,在matlab下对同一数据实现GPS高程转换,同时对各种方法的精度进行了比较。     

RBF神经网络组合模型在GPS高程拟合中的应用

针对函数模型和BP(back propagation)神经网络等常用GPS高程拟合方法模型单一、拟合精度不高的问题,本文在上述模型高程异常拟合的基础上使用RBF(radial basis function)神经网络对拟合残差值进行二次拟合,对高程异常拟合值进行残差改正以提高拟合精度。从内外符合精度、拟合残差大小分布等方面对组合模型和单一模型拟合结果进行对比,结果表明:组合模型的拟合精度相较于函数模型有显著提高,但对BP神经网络的拟合结果改善不明显。     

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。     

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。     

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。     

基于粒子群优化的BP神经网络在GPS高程拟合中的应用

讨论了利用粒子群优化(PSO)算法来训练BP神经网络的权值和阀值的原理,分析了三种GPS高程拟合实例,结果表明PSO-BP模型可以应用于GPS高程拟合中。     

线状工程GPS高程拟合方法研究

针对数学模型只适用于特定地形和神经网络模型易陷入局部最优解的特点,提出了最优加权算法,分别利用两种数学模型和两种神经网络模型进行线状工程GPS高程拟合,并将每种模型拟合效果好的单一算法组合成最优加权算法. 结果显示:多项式拟合法优于多面函数法,遗传模拟退火算法优化BP神经网络算法(GSA-BP)优于其他算法,为最优单一算法;加权算法比其单一成员算法精度分别提高17.7%、10.0%,且能基本满足四等水准测量要求,在线状工程GPS高程拟合中具有可行性.      

GPS高程拟合方法对比研究分析

不同的GPS高程拟合方法具有各自相应局限性,单一拟合方法在不同测区不具有普适性。针对上述问题,重点研究了二次多项式曲线拟合、多面函数拟合、二次曲面拟合、BP神经网络法等四种GPS高程拟合方法,结合实际工程项目,对研究区域进行高程拟合,分析实验结果,评定拟合精度。通过对四种拟合方法所得结果分析对比得到结论:四种方法均满足四等水准测量要求,拟合残差均小于3 cm;BP神经网络拟合在精度上高于其他三种;根据各拟合方法的特点及适用范围,正确使用拟合方法是获得高精度正常高的必要条件。本文研究成果对不同环境下GPS高程拟合具有相应的应用与参考价值。