GA - LSSVM在GPS高程异常反演中的应用

• 作者: 张祥 范洪冬 邓喀中
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遗传算法 最小二乘支持向量机 GPS高程异常
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 地质与测量
• 页码范围: 94-96
• 分类号: P228.4
• 字数: 2114字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1250.2012.06.026

摘要

针对传统GPS高程异常反演方法中存在的不足,首先采用遗传算法优化最小二乘支持向量机的参数,然后用于反演GPS高程异常.实验表明,在有限样本情况下,GA - LSSVM模型不仅发挥了LSSVM处理小样本数据的能力,而且通过GA优化后的LSSVM能够选择出合适的参数,反演得到高精度的GPS高程异常.通过对测试样本的反演精度进行评定,得到的GA - LSSVM反演GPS高程异常可以推广到实际应用中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓喀中	中国矿业大学环境与测绘学院	257	4604	37.0	53.0
3	范洪冬	中国矿业大学环境与测绘学院	57	681	15.0	23.0
5	张祥	中国矿业大学环境与测绘学院	10	95	5.0	9.0