GPS高程迭加拟合模型的研究

被引：6

作者：

高宁 ^{[1
]}

高彩云 ^{[1
]}

吴良才 ^{[2
]}

机构：

[1] 平顶山工学院测量与国土信息系

[2] 东华理工大学地球科学与测绘工程学院

来源：

西安科技大学学报 | 2009年 / 29卷 / 03期

关键词：

GPS高程; 高程异常; 遗传算法; 神经网络; 迭加模型;

D O I：

10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2009.03.002

中图分类号：

P228.4 [全球定位系统（GPS）];

学科分类号：

081105 ; 0818 ; 081802 ;

摘要：

为提高GPS高程拟合模型在逼近高程异常曲面时的逼近精度和可信度,探讨了GPS高程转换的迭加模型(遗传神经网络模型和神经网络综合模型)。通过实测的GPS水准数据对迭加模型和单一模型进行分析比较,结果表明迭加模型逼近高程的精度和可靠性均高于单一模型。

引用

页码：339 / 343

页数：5

共 9 条

[1] 转换GPS高程的遗传神经网络方法 [J].

吴良才 ;

危志明 .

测绘科学技术学报, 2007, (04) :244-246

[2] 基于径向基函数神经网络的GPS高程转换方法 [J].

李红连 ;

黄丁发 ;

李春华 .

中国公路学报, 2006, (04) :7-10

[3] 关于BP神经网络转换GPS高程的若干问题 [J].

高宁 ;

高彩云 ;

吴良才 .

测绘工程, 2006, (03) :67-69

[4] 基于遗传算法的GPS高程转换 [J].

高宁 ;

吴良才 ;

高彩云 .

水利科技与经济, 2006, (02) :84-86

[5] 基于神经网络的GPS高程转换方法 [J].

吴良才 ;

胡振琪 .

工程勘察, 2004, (02) :49-51

[6] 平坦地区转换GPS高程的混合转换方法 [J].

胡伍生 ;

华锡生 ;

张志伟 .

测绘学报, 2002, (02) :128-133

[7] 用神经网络方法转换GPS高程 [J].

杨明清 ;

靳蕃 ;

朱达成 ;

陈现春 .

测绘学报, 1999, (04) :301-307

[8]

GPS测量原理及应用.[M].徐绍铨等编著;.武汉大学出版社.2003,

[9]

MATLAB神经网络应用设计.[M].闻新等编著;.科学出版社.2000,

← 1 →