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姬张建  袁运斌  盛传贞 《大地测量与地球动力学》2010,30(2):95-98

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李永生  张景发  姜文亮  罗毅  王晓醉 《大地测量与地球动力学》2015,35(1):145-149

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彭祥国  万先斌  王海龙 《大地测量与地球动力学》2013,33(1):150-152

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聂建亮  张卉 《大地测量与地球动力学》2007,27(3):56-59

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陈兴权  王解先  谷川 《大地测量与地球动力学》2008,28(3):72-76

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张秋昭  张书毕  刘军  王光辉  王波 《大地测量与地球动力学》2009,29(3):84-87

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王宇谱  吕志平 《大地测量与地球动力学》2012,32(1):127-131

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王继刚  胡永辉  何在民  杨海彦  侯娟 《大地测量与地球动力学》2012,32(1):84-88

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刘瑞春  季灵运  齐浪  荆红亮  张淑亮 《大地测量与地球动力学》2012,32(4):20-24

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李捷斌  孔令杰 《大地测量与地球动力学》2009,29(4):124-126

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朱卫东  李全海 《大地测量与地球动力学》2010,30(1):123-125

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王小辉  王琪洁  丁元兰  刘建 《大地测量与地球动力学》2012,32(6):103-105

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不同组合方法对GPS高程拟合的影响     

任超  梁月吉  蓝岚  庞光锋 《大地测量与地球动力学》2015,35(6):1036-1040

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   

基于MVO优化神经网络的GNSS高程异常拟合方法     

蒙金龙  唐诗华  张炎  何广焕  刘银涛 《大地测量与地球动力学》2022,42(12):1233-1238

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   

基于改进小波神经网络的GPS高程拟合研究     

钱建国  樊意广 《大地测量与地球动力学》2022,42(3):253-257

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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姚吉利  曲国庆  刘科利  高鹏 《大地测量与地球动力学》2008,28(5):50-54

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李振海  汪海洪 《大地测量与地球动力学》2010,30(1):140-144

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基于改进RBF神经网络的GNSS高程拟合     

袁德宝  张建  赵传武  杜世高  彭金英 《大地测量与地球动力学》2020,40(3):221-224

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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王继刚  胡永辉  孔令杰 《大地测量与地球动力学》2009,29(5):99-102

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