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介绍了基于罗德里格矩阵的混合最小二乘坐标转换模型及精度,通过三维激光点云配准与坐标转换实验的结果表明,基于罗德里格矩阵的混合最小二乘方法的效果及精度明显高于基于罗德里格矩阵的最小二乘方法,说明该方法的可行性。  相似文献   
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3.
介绍了广义回归神经网络的原理,利用深圳市景田区房地产数据建立价格预测模型。为减少房地产估价过程中人为因素的影响,先从选取的12种影响因子分别对房地产价格做相关性分析,然后选出影响因子显著的6个作为网络输入。通过与传统的BP神经网络作比较,优化网络输入后的GRNN的预测效果更好,更有利于房地产市场的估计分析。  相似文献   
4.
针对BP神经网络预测方法的稳定性较差,提出运用增加动量项的小波神经网络方法,进行沉降预测,并选出最优的隐含层节点数目,结合某高铁路基沉降监测数据进行实验分析。实验表明,该方法实际可行,稳定性较好并且预测精度高。  相似文献   
5.
针对最小二乘法对所有点(包括"局外点")拟合难以得到最佳线性参数的问题,本文基于RANSAC算法对观测值随机抽样进行参数估算,判断符合模型的"内部点"为一致集,并通过迭代得到足够的一致集,最后设计试验验证该算法的适用性;对隧道点云采用基于中轴线方法进行边界提取,以及三维激光扫描用于生产实践提供参考意义。  相似文献   
6.
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