基于粒子群优化算法的LS-SVM的GPS高程拟合

发布时间：2017-09-12 20:13

  本文关键词：基于粒子群优化算法的LS-SVM的GPS高程拟合

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【摘要】：在GPS高程拟合中,传统拟合方法存在多数据、过学习、泛化能力弱等缺点,导致拟合结果精度欠缺,为此提出了LS-SVM拟合模型。利用粒子群算法对LS-SVM模型的初始参数进行了优化,通过实测数据对该模型进行了分析。实验结果表明,基于粒子群算法优化的LS-SVM模型较传统单一的二次曲面拟合法、BP神经网络、LS-SVM等模型拟合精度高。
【作者单位】： 桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室;桂林理工大学测绘地理信息学院;桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心;
【关键词】： 粒子群优化算法 LS-SVM BP神经网络 二次曲面拟合法 高程拟合
【基金】：国家自然科学基金项目(41461089) 广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118288) 广西“八桂学者”岗位专项经费项目 广西空间信息与测绘重点实验室项目(桂科能151400702;140452402;15-140-07-32) 广西矿冶与环境科学实验中心项目(KH2012ZD004)
【分类号】：P228.4
【正文快照】： 当今,GPS的发展非常迅速,引出了一个重要的学科问题“GPS高程拟合”,而在一般的施工过程中,除了少数的一些工程(如变形监测等)采用大地高系统,大多数情况下需要的是测站点的正常高h而不是大地高H。然而,要得到正常高h,需要将大地高H通过一定的模型转换成正常高h[1]。目前最常

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本文编号：839291