【摘 要】
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某水电工程测区受地形复杂、植被覆盖率高等因素的影响，水准测量实施困难，采用循环神经网络RNN、反向传播BP神经网络和径向基函数RBF神经网络等3种机器学习算法，分别对试验区域高程异常进行拟合与建模，并将结果与二次曲面拟合方法进行对比。通过内符合与外符合精度对比发现，机器学习算法建立的高程异常模型精度高、残差小。3种方法中，径向基函数RBF神经网络更适用于研究区域的高程异常建模。此外，基于相同的机器
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某水电工程测区受地形复杂、植被覆盖率高等因素的影响，水准测量实施困难，采用循环神经网络RNN、反向传播BP神经网络和径向基函数RBF神经网络等3种机器学习算法，分别对试验区域高程异常进行拟合与建模，并将结果与二次曲面拟合方法进行对比。通过内符合与外符合精度对比发现，机器学习算法建立的高程异常模型精度高、残差小。3种方法中，径向基函数RBF神经网络更适用于研究区域的高程异常建模。此外，基于相同的机器学习算法，研究随机选取部分拟合点高程异常建模的精度发现，公共点分布更加均匀时，拟合效果更好。研究成果为复杂地形条件下水电工程项目高程异常建模提供参考。
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