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针对小波神经网络存在的局限性,采用粒子群算法对小波神经网络进行优化,并在此基础上建立GPS高程异常值的拟合模型.为了避免粒子群算法陷入局部极小值和收敛速度慢等问题,采用惯性权重非线性递减和自适应学习因子相结合的策略对粒子群算法进行改进,从而提高模型的训练精度.以某矿区实测GPS数据为例,对所建模型的拟合性能进行验证.结... 相似文献
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针对传统BP神经网络存在的学习速度慢、易陷入局部极值等问题,利用鲸鱼优化算法(WOA)以及狼群算法(WPA)混合优化BP神经网络的权值和阈值,构建WPA-WOA-BP神经网络模型,并对PM2.5浓度进行预测。实验结果证明,WPA-WOA-BP神经网络模型预测稳定性高,可用于PM2.5浓度的预测,且预测精度优于BP神经网络、WPA-BP神经网络和WOA-BP神经网络模型。 相似文献
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针对普通神经网络的梯度消失和易陷入局部极值的问题,提出一种基于多元宇宙优化算法(multi-verse optimizer, MVO)的BP神经网络优化方法(MVO-BP),利用MVO全局寻优的特性求取BP神经网络各层之间可靠的神经元阈值与连接权,从而使神经网络预测模型具备更高的预测精度。建立基于MVO-BP算法的GNSS高程异常拟合预测模型,并采用实际工程中少量高程异常数据进行算法可行性检验。结果表明,相较于常规的BP神经网络法及多面函数法,MVO-BP法精度更高、适用性更强,可为实际工程测量中正常高的求取提供参考。 相似文献
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分析在基于BP神经网络的GPS高程拟合建模中样本数据预处理的必要性,并列举了归一化、中心化、标准化3种数据预处理方法,然后结合实例,在神经网络建模中增加一个数据预处理层,分别用3种训练方法对基于不同数据预处理的模型进行训练建模,将计算结果进行对比分析,并与二次曲面模型结果进行比较,得出不同数据预处理方法对基于神经网络的GPS高程拟合建模精度的影响不同,且神经网络方法比二次曲面方法的拟合精度更高。 相似文献
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针对传统的RBF神经网络模型在GNSS高程拟合中拟合精度较低、稳定性较差、相关因子需提前人为设置等问题,通过将改进的自适应权重粒子群优化算法与MATLAB RBF神经网络函数newrb相结合,实现RBF神经网络函数模型中隐含节点数和SPREAD值的自动优化选取,提高算法在GNSS高程拟合中的精度和稳定性。通过实例分析,该方法拟合精度高,可达到mm级精度,相对于传统的二次多项式模型精度提高17%,稳定性良好。 相似文献
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吴恒友 《大地测量与地球动力学》2015,35(6):945-947
从两个工程实例的GPS高程拟合测量入手,分析三、四等水准测量的要求。展开GPS高程拟合与常规水准获取高程的比较分析、GPS/水准观测高程拟合精度的统计分析、GPS观测等级对GPS/水准观测拟合高程精度的影响分析、利用常规水准限差来评定GPS拟合高程水准等级的研究及GPS拟合高程的实用性分析。结果表明,在一定条件下GPS高程拟合测量可替代水准测量。 相似文献
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将Levenberg Marquart 算法改进的BP神经网络技术用于GPS对流层延迟的预测,以南加州GPS网数据为例的实验表明：76％的预测值与实际值之间的偏差在3 cm以内;利用BP神经网络进行预测对流层延迟的精度达到厘米级,部分站点达到毫米级。对部分预测效果不佳的站点进行分析,站点空间位置选取不合理、站点海拔与周边训练样本的站点海拔差异较大是造成预测效果不佳的原因。 相似文献
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针对平面拟合、二次曲面拟合和GA-BP神经网络3种模型的各自特点和适用范围,为综合各模型优点、提高高程拟合的精度与可靠性,对比分析了不同非线性组合和线性组合方法,即RBF神经网络组合、加权最小二乘支持向量机（WLSSVM）组合和最优加权组合、最优非负变权组合等对GPS高程拟合精度的影响。理论分析和算例结果表明,不同组合方法对GPS高程拟合精度的影响不同,WLSSVM组合和最优非负变权组合的拟合效果较好,可靠性较强|最优非负变权组合能较好地控制残差极值,有效减小误差区间,且转换精度较高。 相似文献
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基于广义回归神经网络的GPS高程转换 总被引：1，自引：1，他引：0
为提高GPS高程转换的精度,采用广义回归神经网络(GRNN)进行拟合。将控制点的X、Y坐标作为网络输入,高程异常作为网络输出,采用实验数据训练网络,训练完成的网络作为模型进行高程异常预测。结果表明,GRNN方法具有较高的GPS转换精度。 相似文献
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开展滑坡位移高精度预测研究对于滑坡灾害的防灾预警具有重要意义。针对哈里斯鹰优化算法(HHO)搜索精度低且会陷入局部最优的问题,对其进行改进并进一步与BP神经网络组合,同时有效兼顾滑坡外部影响因子,发展了一种改进哈里斯鹰优化算法(IHHO)与BP神经网络组合(IHHO-BP)的滑坡位移高精度预测模型。结合我国典型黄土滑坡——甘肃黑方台党川滑坡HF08、HF05和HF09等3个监测点的北斗/GNSS实测数据,验证了IHHO-BP模型在3个实测数据集中的位移预测精度均优于单一BP神经网络模型,以及哈里斯鹰优化算法、麻雀搜索算法(SSA)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)与BP神经网络组合的预测模型。结果表明：引入Levy变异、局部增强和随机化Halton序列种群初始化策略的改进哈里斯鹰优化算法,可有效解决哈里斯鹰优化算法搜索精度低且会陷入局部最优的问题;IHHO-BP模型具有更好的泛化能力,可有效提升滑坡位移的预测精度,该组合预测模型具有更好的推广应用价值。 相似文献
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文章阐述采用TLS(整体最小二乘)进行GPS高程拟合,从而提高整治区的高程精度。此法旨在构建合适的数学模型,利用尽量少的GPS高程控制点,结合先进的GPS技术,从而较快获得整治区GPS高程。运用此法得到实验区的GPS高程误差为3.18cm,满足土地整治测绘高程的精度要求。 相似文献
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在胶南市应用GPS建立三等平面控制网及高程拟合作业过程中，所采用的数据处理方法提高了平面精度和高程拟合精度。该GIS工程证实，应对平面网的起算点进行精度检测和保留三维无约束平差中精度较低的短基线。就高程拟合而言，应采用多种方案对已知GPS水准点进行各种精度检验，同时对所求点的拟合高程进行精度检验，以多种拟合方案所计算出的所求点拟合高程的均值作为最或然高程，计算每种拟合方案的所求点拟合高程中误差及拟合高程与最或然高程的最小差值和最大差值；然后，综合考虑所有精度检验结果，并从中找出一种最优拟合方案。 相似文献
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GPS高程拟合的方法很多,能达到的工程所需的精度要求也各有不同。本文通过广义延拓逼近的方法,对GPS的高程异常拟合问题进行研究,通过比较测区范围内高程控制点的数量,以及跟采取其它拟合方法所得到的结果对比,得出广义延拓逼近法在GPS高程控制点有足够数量的情况下的高程拟合中有比较好的效果。 相似文献
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基于加权总体最小二乘法的GPS高程拟合 总被引：2，自引：2，他引：0
在GPS高程拟合中,针对传统最小二乘方法不能解决系数矩阵存在误差的问题,提出了一种基于加权总体最小二乘的拟合方法。对平面和二次曲面多项式建立更加合理的拟合模型,并给出了相应的迭代算法。实例计算表明,加权最小二乘方法能够得到更好的估计参数,高程异常值拟合精度也相应提高。 相似文献
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为解决控制点平面坐标与高程异常值中均含有误差的情况下求解模型参数的问题,对应用总体最小二乘算法(TLS)建立G-M模型求解拟合模型参数的方法进行讨论,重点对应用稳健总体最小二乘算法解决控制点之间观测值精度不等对参数求解有影响的问题进行探讨。对基于稳健估计思想的TLS迭代定权算法进行讨论,并通过算例与其他两种算法进行比较。结果表明,基于稳健估计的TLS算法能更好地解决含有误差的控制点已知坐标对GPS高程拟合模型参数求解有影响的问题。 相似文献
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利用EGM2008计算重力场模型高程异常,结合SRTM和DTM2006.0计算剩余地形模型,进而计算RTM高程异常,以弥补EGM2008重力场模型短波信号缺失的不足。从实测高程异常中减去重力场模型高程异常以及RTM高程异常,得到残余高程异常。利用曲面拟合方法拟合残余高程异常模型,解决高程基准系统偏差问题。通过实际GPS/水准数据计算证明,该方法能显著提高GPS点的高程异常计算精度,达到精化区域似大地水准面的目的。 相似文献
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基于TurboEdit算法中的MW组合,利用卡尔曼滤波分离宽巷模糊度以提高模糊度精度。利用移动窗口的多项式拟合对原GF组合中的多项式拟合进行改进,并对周跳的浮点解进行计算。使用GPS数据检测方法的正确性,结果表明,该方法能探测并修复小周跳、大周跳以及多个周跳。 相似文献
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为提高GPS/水准法拟合（似）大地水准面的精度，基于重力场等效逼近理论，建立一种半自由点质量模型。顾及相邻点之间的关系并结合高程异常与扰动位之间解析式的特殊性，提出确定模型参数（埋深和大小）的迭代算法，通过拟合点下方多个不同埋深质点实现重力场元的多频段拟合，并利用不同条件的实验数据进行拟合实验。结果表明，利用该模型进行（似）大地水准面拟合是可行的，其精度较传统的Kriging/Co-Kriging法高。 相似文献