基于遗传算法的加权最小二乘支持向量机GPS高程拟合法

发布时间：2017-09-18 04:33

  本文关键词：基于遗传算法的加权最小二乘支持向量机GPS高程拟合法

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【摘要】：由于GPS高程数据中往往含有粗差,采用最小二乘法进行GPS高程拟合时,无法探测和处理粗差,拟合结果精度较低。本文将加权最小二乘支持向量机应用于GPS高程拟合,并采用遗传算法对参数进行优化。结合实例,对比分析了传统的二次曲面拟合法、最小二乘支持向量机、基于遗传算法的加权最小二乘支持向量机的实验结果,验证了基于遗传算法的加权最小二乘支持向量机方法具有精度高、抗差稳定性强的特点,是一种更为合理的高程拟合方法。
【作者单位】： 陕西省土地工程建设集团有限责任公司;陕西汇图测绘地理信息有限公司;
【关键词】： 粗差 精度 权函数 参数寻优 遗传算法
【分类号】：P228.4
【正文快照】： 0引言最小二乘支持向量机(LSSVM)以支持向量机为基础,用等式约束代替非等式约束,能较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题[1],并且具有较高的运算效率。李超、任和旺[2]将LSSVM应用到GPS高程拟合中,并通过实验验证了该方法具有较高的精度。但当数据中含有

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本文编号：873441