基于Bayesian正则化BP神经网络的GPS高程转换

• 作者: 刘军 张书毕 张秋昭 王光辉 王波
• 来源期刊: 大地测量与地球动力学
• 学科: 地球科学
• 关键词: Bayesian正则化 BP神经网络 GPS高程转换 泛化能力 拟合
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 理论方法研究
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 分类号: P204
• 字数: 2057字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5942.2009.03.017

摘要

针对标准BP神经网络算法泛化能力弱、易过度训练等问题,应用Bayesian正则化算法改进BP神经网络的泛化能力.通过对某矿区GPS联测水准点拟合计算,并与L-M算法、多项式曲面拟合等方法比较,Bayesian正则化的BP神经网络拟合精度更高、更稳定、泛化能力更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张书毕	中国矿业大学环境与测绘学院	152	1360	18.0	28.0
3	张秋昭	中国矿业大学环境与测绘学院	41	349	10.0	17.0
4	刘军	中国矿业大学环境与测绘学院	26	214	9.0	13.0
5	王光辉	中国矿业大学环境与测绘学院	34	124	8.0	10.0
6	王波	中国矿业大学环境与测绘学院	43	388	12.0	17.0