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1.
用地球位模型和BP神经网络转换GPS高程 总被引：1，自引：0，他引：1
张杰 《测绘科学技术学报》2009,26(6)
研究了转换GPS高程的地球位模型和BP神经网络的拟合方法.用已知GPS水准点的高程异常移去地球位模型高程异常,然后对剩余高程异常通过BP神经网络拟合和内插,在内插点上恢复地球位模型高程异常,从而得到该点的高程异常.通过实测GPS水准数据将该方法与基于地球位模型和二次曲面的拟合方法进行了比较.试验结果表明,该方法转换GPS高程的精度优于基于地球位模型和二次曲面的拟合方法,能够满足一定的工程应用需求. 相似文献
2.
BP神经网络在GPS高程异常拟合中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
以提高GPS高程异常拟合的精度为目标,针对实际工程数据,对BP网络模型进行详细的设计,应用BP神经网络方法进行粗差的剔除和高程异常拟合实验及模型精度的评定,得到较满意的结果。通过与多面函数法得到的结果进行比较,证实该模型可使拟合精度有较大提高。 相似文献
3.
目的 针对径向神经网络高程曲面拟合对训练样本点的粗差较为敏感的特点,从数字影像处理的原理出发,将径向神经网络拟合中含粗差训练样本点得到的格网点高程映射到灰度影像,利用影像高斯差分算法探测粗差,并采用最小二乘移动曲面法修正原始高程训练样本点中的粗差,然后再次对修正后的样本点进行径向神经网络拟合,从而实现可抵抗粗差的径向神经网络高程曲面拟合。以测量机器人采集的高程数据为例进行了实验,达到了较好的拟合结果和精度,验证了方法的鲁棒性与有效性。 相似文献
4.
选取恰当的拟合模型是提高高程异常拟合精度的关键．本文利用湖南省新化县城区全球卫星导航系统（GNSS）和水准测量数据,采用反距离加权法、多项式插值法、径向基函数法、克里金插值法等多种曲面拟合方法进行高程异常拟合研究,并进行拟合精度评定．结果表明,径向基函数插值法内插精度最高,其中误差为±0.0158 m;局部多项式插值法外推精度最高,其中误差为±0.0104 m;综合来说,局部多项式插值法在县域尺度高程拟合中精度最高,本文研究结果对小区域GNSS高程拟合方法选取工作具有一定的参考意义. 相似文献
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6.
李成仁 《测绘与空间地理信息》2015,(12)
针对传统的点云内插DEM算法存在模型误差和点云粗差等问题,提出利用抗差最小二乘配置方法进行DEM内插。该方法可将内插模型误差当作最小二乘配置中的随机信号来处理,并采用基于抗差M估计的协方差函数拟合方法,对粗差数据进行剔除或降权处理,削弱其对协方差函数拟合精度的影响,从而提高DEM内插精度。最后采用三种实验方案对比分析,实验结果表明:抗差最小二乘配置插值方法具有更高的插值精度。 相似文献
7.
为了研究不同GPS高程拟合方法的拟合精度及差异性,选择二次多项式曲面拟合法和BP神经网络法进行比较研究.对已知数据进行分组,采用二次多项式曲面拟合法和BP神经网络法分别对各组数据进行处理、分析,计算精度指标,比较拟合点的分布、拟合点的数量和拟合方法对精度的影响.试验算例表明采用相同方法时拟合点的数量越多、分布越均匀拟合精度越高;在点的数量相同且较多,分布都相对均匀的前提下,BP神经网络法拟合的精度高于二次多项式曲面拟合法;在点的数量相同且较少,分布都相对均匀的前提下,BP神经网络法拟合的精度低于二次多项式曲面拟合法. 相似文献
8.
由GPS静态相对定位获取三维基线向量,通过GPS网平差可以获取高精度的、相对于WGS84椭球的GPS大地高,而在实际工程中应用的高程则为正常高,因此必须进行高程异常的拟合。结合水准测量的实测数据,分别采用RBF神经网络方法和多项式曲面拟合方法拟合某测区的GPS点的高程异常,计算各点的拟合残差,并对2种方法的精度进行比较分析,得到该地区解算正常高最适用的方法。 相似文献
9.
由于最小二乘法不能有效地抵抗粗差,而控制点的平面坐标和高程异常值中不可避免地含有误差,对应用最小二乘法和稳健估计法在GNSS高程拟合中的粗差探测进行探讨。通过对不同数量控制点的高程异常观测值中加入粗差,采用两种算法在求解GNSS高程拟合中的精度进行分析比较,并对粗差在稳健估计中的干扰范围进行研究,结果表明,稳健估计具有抵抗多个粗差的能力。 相似文献