样本数据归一化对GPS高程转化结果的影响分析

被引：7

作者：

罗玉彬

牛冉雯

机构：

[1] 河南省地质矿产勘查开发局

来源：

测绘通报 | 2013年 / 08期

关键词：

神经网络; GPS高程转换; 归一化函数; 广义回归;

D O I：

暂无

中图分类号：

P228.4 [全球定位系统（GPS）];

学科分类号：

081105 ; 0818 ; 081802 ;

摘要：

在基于神经网络的GPS高程转换模型中,为避免各转换参数数值差异过大,必须对测量数据进行归一化处理,使其具有同等的权重。传统的归一化函数值域为[0,1],本文提出值域为[-1,1]的归一化函数,并结合广义回归(GRNN)神经网络模型进行计算和对比分析,得出值域为[-1,1]的归一化函数的GPS高程转化结果较好的结论。

引用

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共 9 条

[1] 样本数据预处理对基于BP神经网络的GPS高程拟合的影响 [J].