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基于神经网络的GPS高程拟合方法优选及精度分析
被引量：
7
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作者
强明
郭春喜
周红宇
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2012年第4期815-818,共4页
针对现有的几种神经网络GPS高程拟合方法,讨论了利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阀值的原理;结合分布较均匀、现势性较好的GPS和水准联测数据,试算了基于神经网络的GPS高程拟合。拟合结果表明:基于PSO算法优化...
针对现有的几种神经网络GPS高程拟合方法,讨论了利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阀值的原理;结合分布较均匀、现势性较好的GPS和水准联测数据,试算了基于神经网络的GPS高程拟合。拟合结果表明:基于PSO算法优化的BP神经网络的拟合精度优于GA算法,误差相对更小。
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关键词
遗传算法
BP神经网络
径向基神经网络
粒子群优化算法
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职称材料
题名
基于神经网络的GPS高程拟合方法优选及精度分析
被引量：
7
1
作者
强明
郭春喜
周红宇
机构
西安科技大学
测绘
科学与技术学院
陕西省测绘局大地测量数据处理中心
重庆交通大学土木建筑学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2012年第4期815-818,共4页
文摘
针对现有的几种神经网络GPS高程拟合方法,讨论了利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阀值的原理;结合分布较均匀、现势性较好的GPS和水准联测数据,试算了基于神经网络的GPS高程拟合。拟合结果表明:基于PSO算法优化的BP神经网络的拟合精度优于GA算法,误差相对更小。
关键词
遗传算法
BP神经网络
径向基神经网络
粒子群优化算法
Keywords
genetic algorithms(GA)
BP neural network
RBF
particle swarm optimization(PSO)
分类号
P22 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于神经网络的GPS高程拟合方法优选及精度分析
强明
郭春喜
周红宇
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2012
7
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