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针对传统单一灰色最小二乘支持向量机(GLSSVM)高程拟合方法的不足以及LSSVM模型参数选择的随机性,该文提出了一种基于PSO-GA算法优化的灰色最小二乘支持向量机高程拟合模型。模型将灰色模型与最小二乘支持向量机模型相结合,建立GLSSVM模型,并结合粒子群算法与遗传优化算法寻找GLSSVM模型的最优参数组合。为进一步验证提出模型的可靠性与有效性,通过具体工程实例,并将拟合结果分别与粒子群算法优化的最小二乘支持向量机模型(PSO-GLSSVM),遗传算法优化的最小二乘支持向量机模型(GA-GLSSVM)及单一GLSSVM模型进行对比分析,结果表明,PSO-GA-GLSSVM模型拟合精度更好,可靠性更高,为高程拟合研究提供了一种思路。 相似文献
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本文论述了支持向量机的回归算法,提出了基于支持向量机的GPS高程异常拟合方法,并在MATLAB中编制了相应的支持向量机程序,建立了相应的GPS高程异常模型.以实例数据讨论了基于支持向量机的GPS高程异常分析方法.研究表明:用支持向量机技术建立GPS高程异常模型是可行的和有效的. 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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针对GPS高程拟合过程中GPS基线观测量和水准高程观测量含有误差且残差中误差不相同的情况,在整体最小二乘(TLS)基础上引入比例因子λ来确定残差中误差的大小,即比例整体最小二乘(STLS)。实例计算表明,STLS比TLS和LS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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经典的平差函数模型中只含有无先验统计信息的非随机参数,而针对附有随机参数的平差问题具有很大的局限性,为此在GPS高程拟合中,本文用最小二乘配置模型解决了这一问题,并且通过实际算例,设计两种最小二乘配置拟合方案与二次曲面拟合法进行了比较,结果表明,最小二乘配置拟合残差较小,外符合精度较高,高程拟合效果更好。 相似文献
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GPS水准主要根据测区内若干基准点上的高程异常构建曲面来逼近似大地水准面,由GPS测出基准点的大地高即可求出该点的正常高。本文主要研究一片小区域且较为平坦,应用最小二乘和总体最小二乘对平面拟合法、二次曲面拟合法和三次曲面拟合法进行探讨,并在Visual Studio平台上用Cshape语言实现高程拟合的过程。结果显示,三次曲面拟合法的总体最小二乘相比于其他方法效果最好。 相似文献
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在工程实践应用中，为了有效利用GPS高程数据，减少对传统水准测量的依赖，提高GPS高程异常的拟合精度便显得十分重要。为此，本文在介绍二次曲面拟合和最小二乘配置拟合基本原理分析、算法过程推导的基础上，提出了一种新的高程异常拟合方法。首先在二次曲面拟合的基础上，计算得到原始观测数据与拟合数据之间的残差序列，然后采用最小二乘配置模型对包括二次曲面拟合模型误差的综合误差进行优化减弱，最后得到新的高程异常。通过实例，将二次曲面拟合法，最小二乘配置法与文中提出的新方法进行比较分析。结果表明：新的组合方法的拟合预测精度要明显优于最小二乘配置及二次曲面拟合。 相似文献