支持向量机辅助卡尔曼滤波在不动产实地调查技术中的研究

发布时间：2021-04-15 09:04

　　统筹考虑基础条件、项目需求和技术可能性,以不动产单位为对象,测量和查清不动产单元的权属、界址、面积等内容,确保不动产单元权属清晰、界址清楚、空间相对位置关系明确,是不动产实地调查的主要内容。本文主要的内容是在不动产实地调查技术的背景下,将机器学习方法与最优估计理论相结合,探讨支持向量机辅助卡尔曼滤波这种组合滤波方法在不动产实地调查技术中的研究。具体的研究工作如下:1、支持向量机参数优化研究。支持向量机参数的选择对实际应用有重大影响,本文首先介绍了遗传算法的理论内容,随后针对支持向量机惩罚因子C、高斯核函数参数?和损失函数参数?,研究了基于遗传算法的支持向量机参数寻优技术,给出了遗传算法优化参数流程,并通过相关实验得出了支持向量机训练需要的最优参数,为支持向量机的使用提供了基础支撑。2、支持向量机辅助自适应卡尔曼滤波在单位置对准中的研究。首先研究了卡尔曼滤波在单位置对准中的应用,随后针对诸多随机因素导致系统模型及噪声统计特性精确度降低的问题,引入模糊自适应卡尔曼滤波。在这些基础上,本文将支持向量机与自适应卡尔曼滤波相结合,通过机器学习规则确定自适应因子,并通过仿真实验比较支持向量机自适应... 

【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

不动产登记标识不动产实地调查的内容主要包括了宗地信息、宗海信息、房屋等建筑物、构筑物信

[3]。图1-2 全站仪传统的不动产实地调查测量作业大部分需要全站仪的辅助，来进行控制点的布设作业。但由于全站仪装置对于测量环境有严格要求，需要测量区域通视条件良好，使得整个不动产实地调查测量作业的开展需要耗费更多的时间和人力，并无法确保测量数据的精确性。随着不动产实地调查测量范围的增大，这种测量方式所获取的数据精度势必会出现显著下降的趋势，不利于后续工作的开展。2、GPS-RTK 测量方法GPS-RTK（Real Time Kinematic）技术即实时动态定位技术，基于 GPS 技术并利用实时差分原理，从而实现对指定坐标系的 3 维定位

第一章 绪论领域得到了广泛应用，充分发挥要由 GPS-RTK 发挥主要作用，部加密的碎步测量点，使得 GPGPS-RTK 方法得到的定位信息精成局部加密的碎部测量工作。技术在多个领域得到了广泛应用遥感技术通过传感设备感知相关，进行对比分析[5]，如图 1-4 所统一登记的效率与水平，对不动到天气影响而且费用高、技术尚实地调查中的应用。

【参考文献】：
期刊论文
[1]不动产权籍调查与数据库建设[J]. 姜栋.  中国建设信息化. 2018(01)
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[3]一种基于ICDF的支持向量机参数快速优化方法[J]. 王加朋,胡跃明,罗家祥.  华南理工大学学报(自然科学版). 2017(07)
[4]采用改进果蝇优化算法的最小二乘支持向量机参数优化方法[J]. 司刚全,李水旺,石建全,郭璋.  西安交通大学学报. 2017(06)
[5]遥感测绘技术在测绘工作中的应用分析[J]. 曾好.  黑龙江科技信息. 2016(28)
[6]遗传算法优化的神经网络在SINS/GPS中的应用[J]. 徐晓苏,周峰,张涛,李瑶,田泽鑫.  中国惯性技术学报. 2015(03)
[7]基于参数优化的最小二乘支持向量机HEV阀控铅酸蓄电池SOC预测[J]. 王琪,孙玉坤,黄永红.  中南大学学报(自然科学版). 2015(01)
[8]GPS-RTK测量技术在地籍测量中的应用[J]. 王黎明.  科技创新与应用. 2014(28)
[9]支持向量机近似模型的参数选取及其在结构优化中的应用[J]. 何小二,王德禹.  上海交通大学学报. 2014(04)
[10]模糊自适应滤波在捷联惯导初始对准中的应用[J]. 王跃钢,蔚跃,雷堰龙,陈苏邑.  压电与声光. 2013(01)

硕士论文
[1]基于环路卡尔曼估计的惯性/GPS深组合算法研究[D]. 文立.南京航空航天大学 2011
[2]支持向量机与卡尔曼滤波算法在组合导航中的应用研究[D]. 陈磊琛.中国地质大学 2010
[3]支持向量机参数优化问题的研究[D]. 胡俊.哈尔滨工业大学 2009
[4]惯性/多卫星组合导航系统信息融合及故障检测算法研究[D]. 王春霞.南京航空航天大学 2008



本文编号：3139039