基于最小二乘支持向量机回归的GPS高程转换模型

被引：14

作者：

田玉刚 ^{[1
]}

罗书明 ^{[2
]}

王新洲 ^{[3
]}

史培军 ^{[4
]}

机构：

[1] 中国地质大学工程学院

[2] 湖北省京山县城市规划设计院

[3] 武汉大学测绘学院

[4] 北京师范大学

来源：

测绘工程 | 2007年 / 04期

关键词：

最小二乘估计; 支持向量机回归; GPS高程转换;

D O I：

10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2007.04.005

中图分类号：

P228.4 [全球定位系统（GPS）];

学科分类号：

081105 ; 0818 ; 081802 ;

摘要：

探讨了将最小二乘估计引入到支持向量机中,给出最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)算法,该算法用等式约束代替传统支持向量机回归中的不等式约束,使得求解过程更为简单。将构建的LS-SVR模型应用到GPS高程转换中,提出该回归模型的实现步骤。实例表明,在有限样本情况下,LS-SVR完全可以达到与传统GPS高程拟合方法相同的精度,但实现起来更简单,而且在泛化性能方面具有理论上的保证。

引用

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页数：4

共 6 条

[1] Least squares support vector machine classifiers [J].