基于LS-SVM和BP神经网络组合模型的GPS高程拟合

• 作者: 刘立龙 周淼 张腾旭 张鹏飞 赫林 黄良珂
• 来源期刊: 桂林理工大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: GPS LS-SVM BP神经网络 TLS 高程拟合 组合模型
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 土木工程与测绘科学
• 页码范围: 505-509
• 页数: 5页
• 分类号: P228.4|P216
• 字数: 4138字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9057.2014.03.016

摘要

提出了最小二乘支持向量机（LS-SVM）与BP神经网络的最优加权组合模型。通过实测数据对比分析了LS-SVM、BP神经网络、基于总体最小二乘算法（TLS）的二次多项式曲面拟合和最优加权组合模型的精度，结果表明最优加权组合模型的精度优于其他模型。