【摘 要】
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随着北斗卫星导航系统的全面建成,GNSS技术在各类工程中应用更加广泛。工程测量中需要将GNSS高程转换为适用的大地高。神经网络能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数,在GNSS高程转换中应用广泛。本文针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优和遗传算法优化BP神经网络算法（GA-BP）过早收敛的问题,提出了遗传模拟退火算法优化BP神经网络算法（GSA-BP）和免疫遗传算法优化BP神经网络
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随着北斗卫星导航系统的全面建成,GNSS技术在各类工程中应用更加广泛。工程测量中需要将GNSS高程转换为适用的大地高。神经网络能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数,在GNSS高程转换中应用广泛。本文针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优和遗传算法优化BP神经网络算法（GA-BP）过早收敛的问题,提出了遗传模拟退火算法优化BP神经网络算法（GSA-BP）和免疫遗传算法优化BP神经网络算法（IGA-BP）,主要研究内容如下:（1）详细介绍了GNSS高程转换的必要性和基础理论,讨论了三种常用的模型进行GNSS高程转换的优缺点。（2）对BP神经网络算法和遗传算法优化BP神经网络算法进行了研究,分析了两种算法的优点和不足。（3）提出了遗传模拟退火算法优化BP神经网络算法,在遗传算法优化BP神经网络算法中加入模拟退火算法的Metropolis准则,极大提高了算法的精度。（4）提出了免疫遗传算法优化BP神经网络算法,在遗传算法优化BP神经网络算法中加入免疫算法,极大提高了算法的效率。（5）详细介绍了遗传模拟退火算法优化BP神经网络算法和免疫遗传算法优化BP神经网络算法的基础理论,结合实际例子进行GNSS高程转换,并与BP神经网络算法和遗传算法优化BP神经网络算法结果进行比较分析。通过精度、效率、满足四等水准要求率等指标评价所提出的算法优劣性及适用性。研究结果表明,遗传模拟退火算法优化BP神经网络算法和免疫遗传算法优化BP神经网络算法能够有效解决收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提高GNSS高程转换精度和效率,并能满足平原地区四等水准、山地五等水准要求,在工程测量中具有可行性。
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