【摘 要】
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针对BP神经网络的劣势，利用改进鲸鱼算法对BP神经网络进行优化处理。采取混沌映射和自适应惯性权重结合的策略对标准鲸鱼算法进行改进，从而提高算法的全局寻优能力和收敛速度。在此基础上建立改进鲸鱼算法优化BP神经网络的GPS高程异常拟合预测模型，并通过两组不同地形特征工程中的GPS数据对模型进行验证。结果表明，改进鲸鱼算法优化的BP模型进行GPS高程拟合时取得更高的精度和稳定性。
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针对BP神经网络的劣势，利用改进鲸鱼算法对BP神经网络进行优化处理。采取混沌映射和自适应惯性权重结合的策略对标准鲸鱼算法进行改进，从而提高算法的全局寻优能力和收敛速度。在此基础上建立改进鲸鱼算法优化BP神经网络的GPS高程异常拟合预测模型，并通过两组不同地形特征工程中的GPS数据对模型进行验证。结果表明，改进鲸鱼算法优化的BP模型进行GPS高程拟合时取得更高的精度和稳定性。
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