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...     

遗传模拟退火算法优化BP神经网络的GPS高程拟合

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.      

青藏高原地区MERRA-2水汽产品精度检验分析

MERRA-2是当前最新发布的大气再分析资料,其提供的格网水汽产品具有较高的时空分辨率,但尚无文献对MERRA-2水汽产品在青藏高原地区的适用性予以评价.因此,亟需开展青藏高原地区MERRA-2水汽产品的适用性分析.根据MERRA-2格网水汽数据和格网点位势数据,建立了青藏高原地区的水汽垂直剖面函数,并利用水汽垂直剖面...