| 基于深度学习的GPS水准拟合方法 |
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| 引用本文： | 董洲洋,徐卫明,庄昊,孟浩.基于深度学习的GPS水准拟合方法[J].测绘科学,2021,46(4):57-62. |
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| 作者姓名： | 董洲洋 徐卫明 庄昊 孟浩 |
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| 作者单位： | 海军大连舰艇学院军事海洋与测绘系,辽宁大连 116000;32023部队,辽宁大连 116000;海军大连舰艇学院军事海洋与测绘系,辽宁大连 116000;32023部队,辽宁大连 116000 |
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| 摘 要： | 针对数学拟合法在进行全球定位系统(GPS)水准拟合时,因受自身模型限制,导致GPS水准拟合精度不高的问题,该文提出了一种基于EGM2008模型和深度学习的GPS水准拟合法.首先使用深度学习中的分段线性整流函数(ReLU)作为神经元激活函数加快网络的收敛速度,然后利用 自适应矩估计函数(Adam)作为优化函数加速获取最优解,并采用正则化丢弃法(Dropout)增强深度学习网络的泛化能力.通过实测数据计算表明:该文方法相比常用的多项式拟合法,丘陵地区外符合精度提高了约65％,达到1.7 cm;高差变化较大的山地外符合精度提高了约90％,达到1.2 cm.
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| 关 键 词： | EGM2008模型 GPS水准拟合 "移去-恢复"法 深度学习 |
A method for GPS level fitting based on deep learning |
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| DONG Zhouyang,XU Weiming,ZHUANG Hao,MENG Hao.A method for GPS level fitting based on deep learning[J].Science of Surveying and Mapping,2021,46(4):57-62. |
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| Authors: | DONG Zhouyang XU Weiming ZHUANG Hao MENG Hao |
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