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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。 相似文献
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针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法过早收敛的问题,提出了遗传模拟退火算法优化BP神经网络(GSA-BP)算法. 在遗传算法(GA)的种群更新中加入模拟退火算法(SA),保留种群的多样性. 用GSA-BP算法对某地区进行高程异常拟合,并与BP算法和GA-BP算法结果进行比较. 结果显示:GSA-BP算法精度可分别提高约51%、25%,速度提高约77%、39%,且能基本满足四等水准测量精度要求. 该方法在GPS高程拟合中具有可行性. 相似文献
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一种改进的BP神经网络非均匀性校正算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用BP神经网络进行红外焦平面阵列的非均匀性校正,容易产生校正精度低、收敛速度慢及边缘模糊等缺点。文中提出一种基于中值滤波和改进网络权值的BP神经网络算法。对于非均匀性很大的红外图像,先对其进行中值滤波预处理,然后再在权值迭代过程中加入动量项改正来避免图像边缘模糊。实验结果表明改进后的BP神经网络算法更适合边缘细节丰富的红外图像。 相似文献
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隧道拱顶下沉监测数据中含有大量的随机误差,为了消除或者消弱随机误差的干扰,本文对实测数据进行小波去噪,使数据更真实性。针对传统BP神经网络预测精度差、收敛慢的问题,通过改进的BP神经网络对去噪的数据进行预测。实验结果表明,并与传统BP神经网络相对比,小波去噪的改进神经网络收敛速度加快,精度提高,预测效果显著提高,适用于拱顶下沉的预测研究。 相似文献
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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。 相似文献
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针对传统的基于反向传播(BP)神经网络室内定位算法存在着低精度和慢收敛问题,且考虑到室内环境复杂,通常存在多径效应,无法使用信号强度衰减测距模型进行精确定位,提出一种改进的人工鱼群优化的BP神经网络WiFi指纹室内定位算法.利用人工鱼群觅食和寻优方式来提高全局寻优搜索的速度和能力,采用改进的人工鱼群算法(IAFSA)优化选取室内定位BP神经网络的权值和阈值,有效避免了传统BP神经网络的预测值易陷入局部最优的缺点,同时利用高斯滤波对信号进行去噪处理,建立采样点获取到的信号强度值(RSSI)与位置坐标的关系.实验结果证明所提方法与传统的BP神经网络方法相比,平均定位误差减少了0.75 m,平均定位精度提高32.2%,提高了定位可靠性,算法具有更好的稳定性. 相似文献
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针对传统BP神经网络模型进行全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)高程拟合时存在的收敛速度慢,易陷入局部极小值和拟合精度受初始参数选取影响大的问题,提出一种遗传模拟退火算法(Genetic Simulated Annealing,GSA)优化的BP神经网络模型:GSA-BP.该模型利用GSA的全局搜索能力对BP神经网络的模型参数进行自动寻优,确保BP网络能够获取全局最优解并提升拟合精度.最后采用实际工程算例开展试验,对所提GSA-BP模型的高程拟合性能进行评估和验证,结果表明所提GSA-BP模型相对于传统BP神经网络模型具有更高的拟合精度和更强的数据适应性,更适用于实际工程实践场景. 相似文献
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针对复合地形因子现有提取方法过程叠加繁琐、计算量大等问题,利用BP神经网络自适应性好、泛化能力强的优势创建了复合地形因子提取的BP神经网络法。以黄土高原DEM为数据源,选取复合地形复杂度指标为研究对象,采用控制变量法优选网络结构,结合Levenberg-Marquardt算法改进网络收敛速度与精度,优化样本库以克服过拟合问题,获取了综合性能最优泛化模型。实验结果表明,BP神经网络法较传统方法功效显著,拟合优度达到0.99,命中率达到99.98%,均方差为2.91×10-5,残差最大绝对值为0.16,平均绝对百分比误差为2.95%,模型提取10次结果标准差最大值为0.14;BP网络用于复合地形因子提取有效可行,为快速提取复合地形因子提供了新途径。 相似文献
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在前人工作的基础上,针对传统神经网络存在收敛速度慢、易限于局部极小等问题,提出了几点改进措施,并将其应用到某水库土石坝变形观测资料的分析中,分析成果表明,改进的神经网络可以克服传统神经网络的缺点,很好地剔除粗差,使预测的精度和学习效率都有明显提高;充分证明了这一理论具有很强的实用性。 相似文献
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转换GPS高程的BP神经网络方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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人工神经网络具有较强的非线性映射能力。本文介绍了神经网络BP算法的一些改进措施。这些措施可以提高BP算法的学习收敛速度,同时也可以提高BP网络性能的稳定性。为避免软土路基沉降传统计算方法中各种人为因素的干扰,本方法利用实测资料直接建模。基于改进的BP神经网络模型,建立了可依据现场量测信息对软基路堤沉降量随时间而发展的过程进行动态预报的分析方法。本文所建立的BP算法模型比较独特,利用该模型预测软土路基沉降精度高,预测结果的稳定性好。 相似文献
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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。 相似文献
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GAMIT是国内外高精度GPS数据处理中通常采用的软件之一,多安装于Linux操作系统,本文主要介绍了GAMIT在Linux平台下的安装与使用,并通过算例来说明GLOBK进行网平差后所得到的坐标结果是可靠的。 相似文献