蚁群神经网络在GPS高程拟合中的应用研究

发布时间：2017-08-12 11:06

  本文关键词：蚁群神经网络在GPS高程拟合中的应用研究

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【摘要】：为了准确而快速的对GPS高程进行拟合,文中将蚁群算法与BP神经网络算法相结合,建立了一种针对GPS高程拟合的蚁群神经网络模型,并结合实际的测量控制网数据进行了验证,结果表明:通过该模型计算得到的内符精度与外符精度较BP神经网络而言均有所提高,并且拟合效率更高;研究为后续工程测量提供了参考。
【作者单位】： 山东省圣达地理信息测绘有限公司;山东科技大学测绘科学与工程学院;
【关键词】： 蚁群算法 BP神经网络 高程拟合 参数寻优
【分类号】：P228.4;TP18
【正文快照】： 近年来,GPS卫星定位技术以其自动化,高精度以及全天候等优点,已被广泛应用到测绘领域,并取得了较为优异的成果[1]。然而,GPS定位技术提供的高程,是参照于WGS-84椭球面的大地高,而不是以似大地水准面为基准的正常高,两者之间的差异即为高程异常,这就使得GPS高程无法直接应用于

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 王希清;;BDS辅助GPS高程拟合精度分析[J];矿山测量;2015年06期

2 孙传胜;杨国东;吴琼;;神经网络在GPS高程拟合中的应用[J];测绘通报;2011年08期

3 余妹兰;匡芳君;;BP神经网络学习算法的改进及应用[J];沈阳农业大学学报;2011年03期

4 高原;张恒t，

本文编号：661249