基于小波神经网络的盲区重力数据预测

发布时间：2017-12-10 05:15

本文关键词：基于小波神经网络的盲区重力数据预测

【摘要】：引入精度较高的小波神经网络预测局部盲区重力数据。通过实验,对比分析了不同地形数据分布状况下经度、纬度二维输入和经度、纬度、高程三维输入小波神经网络盲区重力数据预测精度,发现利用小波神经网络可以较好地实现高精度盲区重力数据的预测,同等地形条件下三维输入预测的数据精度更高,更有利于后期利用插值方法制备高精度重力基准图。同时,利用克里金法和小波神经网络对真实盲区进行预测。结果表明,两者的预测值相差不大,但小波神经网络的预测结果更为平滑,表明小波神经网络有良好的适应性。
【作者单位】：第二炮兵工程大学304教研室;
【分类号】：P223
【正文快照】： 高精度重力辅助导航基准图的制备需要丰富的网格化局部重力场数据,并辅以插值算法来实现。依靠航测和卫测重力数据制备的重力基准图分辨率过低,无法实现精确重力导航,而用于导航的局部高精度重力基准图主要依靠人工实测数据制备。由于部分区域的重力数据因为环境条件和测量技

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