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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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《北京测绘》2020,(8)
为找出无人机实测数据高程转换拟合的方法,本文基于不同激活函数激活极限学习机模型得到ELMS、ELMR、ELMH3种模型,并将计算结果与广义回归神经网络模型和BP神经网络模型对比,结果表明:基于5种模型可对无人机实测高程数据的异常点进行筛选并剔除,3种ELM模型对于高程点的筛选结果基本一致,共筛选出了21个高程异常点,GRNN模型精度次之,BP神经网络模型精度最低,ELM模型在不同激活函数下的计算精度有所不同,其中ELMS模型在高程点剔除和高程数据拟合中精度最高,RMSE仅为0.157m,而Ens和R2分别达到了0.944和0.968,可为无人机实测数据高程转换拟合的标准模型使用。 相似文献
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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
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将二次曲面、BP神经网络、最小二乘支持向量机应用与高程异常拟合,并用某地区数据进行了实验验证,结果表明,最小二乘支持向量机应用于高程异常拟合精度最优。 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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以某市轨道交通1号线地铁站基坑观测数据为例,开展了小波及BP神经网络预测模型的研究。首先采用小波阈值去噪方式对纵向观测线实际观测数据进行去噪处理,依据信噪比最高以及均方根最小判别原则进行判别,实验表明,小波1层分解、软阈值方式、sym4小波基函数、rigrsure阈值原则、scal=sln为最佳组合方式。然后,给出基坑变形小波-BP神经网络组合预测模型。最后对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与小波变换神经网络预测模型预测数据进行对比分析,结果表明小波变换神经网络预测模型预测精度最高。 相似文献
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隧道拱顶下沉监测数据中含有大量的随机误差,为了消除或者消弱随机误差的干扰,本文对实测数据进行小波去噪,使数据更真实性。针对传统BP神经网络预测精度差、收敛慢的问题,通过改进的BP神经网络对去噪的数据进行预测。实验结果表明,并与传统BP神经网络相对比,小波去噪的改进神经网络收敛速度加快,精度提高,预测效果显著提高,适用于拱顶下沉的预测研究。 相似文献
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滑坡敏感性评价是地质灾害预测预报的关键环节。针对BP神经网络易陷入局部最小值、收敛速度慢等问题,该文以三峡库区秭归县境内为研究区,采用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,构建PSO-BP神经网络滑坡敏感性预测模型,实现研究区滑坡敏感性评价。采用受试者工作特征曲线分析模型预测精度,得到PSO-BP神经网络预测精度为0.931,预测结果与实际滑坡总体空间分布具有良好的一致性,且预测能力优于BP神经网络。实验结果表明,PSO-BP神经网络耦合模型在实现滑坡敏感性评价上具有理想的预测精度和良好的适用性。 相似文献