基于遗传优化BP神经网络的GPS高程异常拟合模型研究

• 作者: 吴彦 孟春晨 徐南
• 来源期刊: 水利与建筑工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高程异常 拟合 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 115-117
• 页数: 3页
• 分类号: P228
• 字数: 1833字
• 语种: 中文

摘要

为解决标准BP神经网络模型存在的易陷入极小值、训练时间长、网络不稳定等问题,采用基于实数编码的遗传算法,优化网络初始权值和阈值,构建GPS高程异常拟合模型.通过实测数据进行计算分析,并将该模型的结果与平面拟合、二次曲面拟合及标准BP神经网络模型所得结果比较,得出如下结论:使用遗传优化BP神经网络进行高程异常拟合,模型误差和中误差均较小,故基于遗传优化BP神经网络模型具有较高的精度和较好的稳定性,可以应用于GPS高程异常拟合问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐南	河海大学地球科学与工程学院	13	50	5.0	6.0
2	吴彦	河海大学地球科学与工程学院	8	67	5.0	8.0
3	孟春晨	南通大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0