基于GA-BP模型的GPS对流层延迟内插算法研究

发布时间：2017-09-11 13:23

  本文关键词：基于GA-BP模型的GPS对流层延迟内插算法研究

  更多相关文章： 遗传算法 BP神经网络 对流层延迟 GA-BP模型

【摘要】：在利用GPS进行定位测量时,影响GPS定位精度的影响因素有很多。而对流层延迟是GPS定位误差的主要误差之一,对流层延迟与测站处的气压、温度和湿度等气象因素有密切关系。对流层延迟与卫星信号传播路径的高度角有密切关系,当高度角为90。时由对流层延迟造成的误差达到2-3m,当高度角为10°时,由对流层延迟造成的影响达到20m。随着工程应用的需求,用户对定位的精度要求越来越高。当利用差分法对GPS对流层延迟进行改正时,短基线两端高差较大或气象元素差异较大时,差分后残余对流层误差仍然是精密测量的主要误差源。如果使用GPS对流层延迟改正模型,则需要测站处的气象参数,这给实际工程应用带来了不便。采用安徽省电力系统10个CORS基站的对流层延迟作为训练数据,8个CORS站的对流层延迟作为测试数据。建立一种基于遗传算法和BP神经网络新的区域GPS对流层延迟内插方法,利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的模型,该模型只需要输入测站点的经纬度和高程值。通过对数据进行分析,当训练数据地理位置选择合适时所有测站的GPS对流层延迟预测精度都在mm级,并且GA-BP模型在预测GPS对流层延迟中具有比较高的可靠性和稳定性。数据处理结果表明,在区域GPS对流层延迟预测中GA-BP模型是一种预测精度比较高的方法。
【关键词】：遗传算法 BP神经网络 对流层延迟 GA-BP模型
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P228.4
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 绪论14-18
• 1.1 研究的背景及意义14
• 1.2 国内外主要研究进展情况14-16
• 1.2.1 经验模型改正14-15
• 1.2.2 对流层延迟改正插值方法15-16
• 1.2.3 其他方法16
• 1.3 主要研究内容16-18
• 第二章 GPS测量误差源及几种经验对流层延迟改正模型18-30
• 2.1 GPS定位系统介绍18-20
• 2.2 GPS测量的误差来源20-24
• 2.2.1 与卫星有关的误差20-22
• 2.2.2 与信号传播有关的误差22-24
• 2.2.3 与接收机有关的误差24
• 2.2.4 其他误差24
• 2.3 几种GPS对流层延迟改正模型24-28
• 2.4 本章小结28-30
• 第三章 BP神经网络算法30-39
• 3.1 引言30
• 3.2 BP神经网络的原理30-38
• 3.2.1 人工神经元的特征30-33
• 3.2.2 BP神经网络的数学基础33
• 3.2.3 BP神经网络模型结构33-35
• 3.2.4 BP神经网络设计35-36
• 3.2.5 BP神经网络算法步骤36-37
• 3.2.6 BP神经网络缺点37-38
• 3.3 本章小结38-39
• 第四章 遗传算法39-50
• 4.1 引言39
• 4.2 遗传算法基本原理39-47
• 4.2.1 遗传算法的概述39
• 4.2.2 遗传算法与其他搜索技术的比较39-41
• 4.2.3 遗传算法的基本步骤41-45
• 4.2.4 遗传算子45-47
• 4.3 遗传算法的参数选择47-48
• 4.4 遗传算法性能评估48-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第五章 利用GA-BP模型对GPS对流层延迟进行内插50-68
• 5.1 GA-BP模型内插算法步骤50
• 5.2 GA-BP模型内插算法程序实现50-55
• 5.2.1 GA相关程序50-54
• 5.2.2 BP神经网络相关程序54-55
• 5.3 BP神经网络参数的选取55-56
• 5.4 GA参数的选取56-58
• 5.5 案例分析58-67
• 5.5.1 数据来源58-62
• 5.5.2 基于GA-BP模型对GPS对流层延迟进行内插62-64
• 5.5.3 建模点分布不均匀对GA-BP模型预测GPS对流层延迟的影响64-67
• 5.6 本章小结67-68
• 第六章 结论与展望68-70
• 6.1 本文结论68-69
• 6.2 展望69-70
• 参考文献70-74
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况74

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本文编号：830983