【摘 要】
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在基于神经网络的GPS高程转换模型中,为避免各转换参数数值差异过大,必须对测量数据进行归一化处理,使其具有同等的权重。传统的归一化函数值域为[0,1],本文提出值域为[-1,1]
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在基于神经网络的GPS高程转换模型中,为避免各转换参数数值差异过大,必须对测量数据进行归一化处理,使其具有同等的权重。传统的归一化函数值域为[0,1],本文提出值域为[-1,1]的归一化函数,并结合广义回归(GRNN)神经网络模型进行计算和对比分析,得出值域为[-1,1]的归一化函数的GPS高程转化结果较好的结论。
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