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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
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神经网络算法一直是国内外研究的热点问题,BP神经网络算法具有更小的模型误差,因此,被广泛应用于GPS高程拟合。本文通过对同一区域GPS高程拟合的应用探究,运用迭代运算对比BP神经网络算法与多项式拟合数据,从而证明BP神经网络在一定条件下具有更高的精度,更加突出了BP神经网络算法的实用性。 相似文献
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针对Aqua和Terra MODIS AOD数据利用线性回归算法拟合结果不够精确的问题,本文提出了二次多项式回归算法对其进行拟合,二次多项式是指这个多项式的项数超过1,且最高次方数为2。采用二次多项式回归和线性回归算法分别对2015年随机选择的一天和4-6月的AOD数据进行拟合,并将两种方法拟合的结果进行对比分析。研究结果显示,针对同一组Aqua和Terra MODIS AOD数据的拟合,二次多项式回归方法拟合得到的RMSE、MAE、R值比线性回归拟合方法得到的值精度都要高很多,说明二次多项式回归拟合方法在Aqua和Terra MODIS AOD数据的拟合方面优于线性回归方法的拟合,证明了二次多项式回归拟合方法适用于此方面的研究,而且能够提升Aqua和Terra MODIS AOD数据拟合结果的精度。 相似文献
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结合GPS测量和水准测量资料,用BP人工神经网络和RBF人工神经网络方法和二次多项式曲面拟合方法拟合高程异常,对平坦地区GPS高程异常拟合精度进行比较分析,得出有实用价值的结论。 相似文献
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在GPS高程测量中需要将大地高转换为正常高。本文对GPS高程的多项式曲面拟合、多面函数拟合和移动曲面函数拟合算法进行了比较分析。结果表明,三种拟合算法均能达到四等几何水准的要求,但移动曲面拟合算法精度最高,多面函数拟合算法精度最低。 相似文献
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不同的GPS高程拟合方法具有各自相应局限性,单一拟合方法在不同测区不具有普适性。针对上述问题,重点研究了二次多项式曲线拟合、多面函数拟合、二次曲面拟合、BP神经网络法等四种GPS高程拟合方法,结合实际工程项目,对研究区域进行高程拟合,分析实验结果,评定拟合精度。通过对四种拟合方法所得结果分析对比得到结论:四种方法均满足四等水准测量要求,拟合残差均小于3 cm;BP神经网络拟合在精度上高于其他三种;根据各拟合方法的特点及适用范围,正确使用拟合方法是获得高精度正常高的必要条件。本文研究成果对不同环境下GPS高程拟合具有相应的应用与参考价值。 相似文献
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GPS高程转换是GPS应用的关键问题之一。本文介绍了MATLAB中的BP神经网络工具箱常用函数以及实现步骤,设计了转换GPS高程的三种方案,利用MATLAB开发工具实现了BP神经网络转换GPS高程的方法。实例计算表明,采用合适的训练函数,选用好的网络结构,利用BP神经网络方法可以取得比二次多项式曲面拟合法更高的转换精度。 相似文献
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建立深基坑变形监测数据处理的BP神经网络模型,采用双曲正切S形函数进行输入和输出层传递,选择批处理梯度下降法训练前向网络,并采用附加动量法和学习速率自适应调整进行改进,运用Matlab建立BP神经网络模型。预测结果表明,改进的BP神经网络模型预测精度更高,提高了学习速度并增加了算法的可靠性。 相似文献
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针对二次曲面模型在地形起伏较大区域用于GPS高程转换中存在较大的模型误差的问题,该文构建了二次曲面-RBF神经网络组合的GPS高程转换模型,组合模型中用二次曲面拟合高程异常中的中长波项,用RBF神经网络来泛化高程异常去除中长波后的残余项,并进行了二次曲面模型、RBF神经网络模型及二次曲面-RBF组合模型的实测数据GPS高程转换、比较分析与精度评定。实例结果表明:该组合模型比二次曲面模型的转换精度提高了22%,比RBF神经网络模型的转换精度提高了40%,该组合模型的转换方法可行、精度优于单一模型。 相似文献
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BP神经网络用于GPS高程拟合时存在收敛速度慢,受初始值选取影响大和易陷入局部极大值的问题。本文提出一种改进的BP神经网络高程拟合方法,将模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)引入BP神经网络模型,利用模拟退火算法的全局寻优能力对BP神经网络的初始值进行选择,同时优化神经网络的各层神经元之间的连接权值和阈值,提高BP神经网络拟合法的拟合精度、收敛速度和推广泛化能力。最后结合实际算例对所提方法的拟合性能进行验证,结果表明利用模拟退火算法改进的BP神经网络进行高程拟合是可行且有效的,拟合结果优于传统BP神经网络法。 相似文献
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