转换GPS高程的遗传神经网络方法

遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换,搜索不依赖于梯度信息。把遗传算法和神经网络智能技术相结合,利用神经网络作为模型,以遗传算法作为权值进化算法进行GPS高程转换,提出了该算法的基本思想和算法实现过程。并通过实例进行计算,结果表明该算法用于GPS高程转换具有较好的精度,具有一定的实用价值。     

GPS高程转换中不同高程异常基准对正常高高差的影响

为了解决不同坐标系统下高程异常对正常高高差转换的影响，通过模拟计算得出了对正常高高差影响的定量结论，对于大地水准面的精化和应用似大地水准面确定GPS正常高具有一定的参考价值。     

转换GPS高程的遗传神经网络方法

遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换,搜索不依赖于梯度信息.把遗传算法和神经网络智能技术相结合,利用神经网络作为模型,以遗传算法作为权值进化算法进行GPS高程转换,提出了该算法的基本思想和算法实现过程.并通过实例进行计算,结果表明该算法用于GPS高程转换具有较好的精度,具有一定的实用价值.     

基于GADS工具箱的GPS高程拟合方法

针对GPS高程拟合问题,把遗传算法和神经网络智能技术相结合,利用神经网络作为模型,以遗传算法作为权值进化算法进行GPS高程转换,提出了该算法的基本设计思想和算法实现过程,并通过MATLAB7．x中GADS工具箱实现模型计算。结合实例进行计算,结果表明该算法用于GPS高程转换具有较高的精度,用于拟合GPS高程是可行和有效的,具有一定的应用参考价值。