基于径向基函数神经网络的GPS高程转换方法

被引：15

作者：

李红连

黄丁发

李春华

机构：

[1] 西南交通大学土木工程学院

来源：

中国公路学报 | 2006年 / 04期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

道路工程; GPS高程; 人工神经网络; 径向基函数;

D O I：

10.19721/j.cnki.1001-7372.2006.04.002

中图分类号：

P228.4 [全球定位系统（GPS）];

学科分类号：

081105 ; 0818 ; 081802 ;

摘要：

针对GPS高程与正常高程的转换问题,给出了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的模型。该模型隐含层选用Gauss函数作为基函数,学习算法采用自组织选取中心法策略。用实际观测数据进行了试验和仿真,结果表明,用RBF神经网络转换GPS高程的精度优于最小二乘法。对RBF神经网络方法和反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络方法转换GPS高程的精度进行了比较,虽然两种方法的结果相近,但RBF神经网络方法在学习速度方面远比BP神经网络方法快。由此可见,RBF神经网络方法用于转换GPS高程是可行和有效的。

引用

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