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针对现有的几种神经网络GPS高程拟合方法,讨论了利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阀值的原理;结合分布较均匀、现势性较好的GPS和水准联测数据,试算了基于神经网络的GPS高程拟合。拟合结果表明:基于PSO算法优化的BP神经网络的拟合精度优于GA算法,误差相对更小。
基于神经网络的GPS高程拟合方法优选及精度分析
【摘 要】
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针对现有的几种神经网络GPS高程拟合方法,讨论了利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阀值的原理;结合分布较均匀、现势性较好的GPS和水准联测数据,试算了
【机 构】
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西安科技大学测绘科学与技术学院,陕西省测绘局大地测量数据处理中心,重庆交通大学土木建筑学院
【出 处】
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重庆交通大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2012年4期
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