基于贝叶斯正则化 BP 神经网络的 GPS 高程转换

• 作者: 周旭华 宋雷 方剑 黄腾
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 贝叶斯正则化 BP神经网络 GPS高程转换 高程异常
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 页码范围: 724-728
• 页数: 5页
• 分类号: P228.4
• 字数: 2737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2008.06.008

摘要

为了改善BP神经网络在GPS高程转换过程中过拟合的现象,提出了用贝叶斯正则化算法的BP神经网络转换 GPS 高程的新方法,并利用区域GPS/水准数据,将新方法和未采用正则化算法的BP神经网络进行GPS高程转换的比较.结果表明:在较大区域和高程异常呈不规则的情况下,新方法不仅可以有效提高 GPS 高程转换的精度,而且通过贝叶斯正则化算法可以改善网络结构,抑制过拟合现象.在约10 km的GPS基线尺度上,新方法可以得到精度达0.050 m的正常高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄腾	河海大学土木工程学院	132	1104	19.0	27.0
2	周旭华	中国科学院测量与地球物理研究所	42	760	17.0	26.0
3	宋雷	河海大学土木工程学院	5	50	3.0	5.0
4	方剑	中国科学院测量与地球物理研究所	42	337	11.0	16.0