基于Matlab和RBF网络的GPS高程转换程序开发及应用

发布时间：2021-03-03 21:21

　　由于GPS高程是以WGS-84参考椭球面为基准面的大地高,使用不方便,因此GPS高程转换模型和方法得到广泛的研究和应用。由于径向基神经网络（简称RBF网络）在函数逼近方面具有全局逼近和最佳逼近的性质,根据其基本原理,采用最近邻聚类分析算法,增加神经网络的输入神经元,综合水准测量获得的正常高和GPS测量获得的平面坐标和大地高程,开发基于RBF网络的GPS高程转换程序,分析和解决了程序设计和开发中的一些关键问题,提高了最邻近聚类算法的精度。 

【文章来源】：东北水利水电. 2020,38(11)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

RBF网络结构

【参考文献】：
期刊论文
[1]GPS高程拟合在水利工程测量中的应用[J]. 孙昌瑜.  水利规划与设计. 2018(09)
[2]径向基神经网络在GPS高程转换中的应用[J]. 方毅,王新洲,李海英.  测绘信息与工程. 2007(05)
[3]一种新的最近邻聚类算法[J]. 徐艺萍,邓辉文,李阳旭.  西南师范大学学报(自然科学版). 2006(06)
[4]基于径向基函数神经网络的GPS高程转换方法[J]. 李红连,黄丁发,李春华.  中国公路学报. 2006(04)



本文编号：3061955