各组合模型在GPS高程拟合中的应用研究

被引:8
作者
卢献健 [1 ,2 ]
晏红波 [1 ,2 ]
梁月吉 [1 ]
任超 [1 ,2 ]
机构
[1] 桂林理工大学测绘地理信息学院
[2] 广西空间信息与测绘重点实验室
关键词
GPS高程拟合; 最优非负变权; 精度分析;
D O I
10.13474/j.cnki.11-2246.2015.0135
中图分类号
P228.4 [全球定位系统(GPS)];
学科分类号
081105 ; 0818 ; 081802 ;
摘要
针对单一模型自身存在的局限性,提出了最优非负变权GPS高程拟合模型。该模型以最小二乘拟合估计、主成分估计、半参数估计3种单一模型的预测结果为组合预测值,以预测误差平方和最小为目标,通过规划法求解变权系数,并与最优加权组合模型、BP神经网络组合模型进行了对比。结果表明,最优非负变权组合模型能有效综合单一模型的优点,利用动态的权值进行预测,综合精度较高,能够提供更准确的结果,在GPS高程拟合中的应用是可行的。
引用
收藏
页码:20 / 23
页数:4
相关论文
共 11 条
[1]   基于最优变权组合模型的航空运输事故征候预测 [J].
王永刚 ;
郑红运 .
中国安全科学学报, 2013, 23 (04) :26-31
[2]   变权组合预测模型在洪水预报中的应用 [J].
肖洁 ;
罗军刚 ;
解建仓 ;
陈晨 .
西北农林科技大学学报(自然科学版), 2013, 41 (02) :215-221
[3]   GPS高程拟合的方法比较 [J].
何美琳 ;
文鸿雁 ;
潘元进 ;
李超 .
测绘科学, 2013, 38 (03) :63-65
[4]   基于最优加权组合模型的枯季径流预测研究 [J].
孙惠子 ;
粟晓玲 ;
昝大为 .
西北农林科技大学学报(自然科学版), 2011, (11) :201-208
[5]   神经网络在GPS高程拟合中的应用 [J].
孙传胜 ;
杨国东 ;
吴琼 .
测绘通报, 2011, (08) :48-50
[6]   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].
张昊 ;
王琪洁 ;
朱建军 ;
张晓红 .
大地测量与地球动力学, 2011, 31 (02) :125-128
[7]   变权组合模型在沉降预测中的应用 [J].
吴清海 ;
李惠芳 .
测绘科学技术学报, 2009, 26 (02) :118-120+124
[8]   最优加权组合模型在滑坡变形预测中的应用 [J].
李秀珍 ;
孔纪名 ;
王成华 .
自然灾害学报, 2008, (02) :53-57
[9]   神经网络在GPS高程拟合中的应用 [J].
韩硕 .
测绘通报, 2006, (04) :48-50
[10]   GPS水准似大地水准面拟合和正常高计算 [J].
陶本藻 .
测绘通报, 1992, (04) :14-18+36