遗传模拟退火算法优化BP神经网络的GPS高程拟合

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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(GA-BP)算法过早收敛的问题,提出了遗传模拟退火算法优化BP神经网络(GSA-BP)算法.在遗传算法(GA)的种群更新中加入模拟退火算法(SA),保留种群的多样性.用GSA-BP算法对某地区进行高程异常拟合,并与BP算法和GA-BP算法结果进行比较.结果显示:GSA-BP算法精度可分别提高约51%、25%,速度提高约77%、39%,且能基本满足四等水准测量精度要求.该方法在GPS高程拟合中具有可行性.
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