遗传小波神经网络的GPS高程拟合模型

• 作者: 于奇 杨帆
• 来源期刊: 导航定位学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: GPS高程拟合 小波神经网络 遗传算法 模型优化
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 131-134
• 页数: 4页
• 分类号: P228
• 字数: 2289字
• 语种: 中文

摘要

针对小波神经网络模型参数优化方法的局限性,提出基于遗传小波神经网络的GPS高程拟合模型.该算法在小波神经网络GPS高程拟合模型的基础上,采用遗传算法优化小波神经网络的权值与阈值,获取小波神经网络的最优参数建立模型.通过实验分析表明:该模型拟合精度要优于二次曲面拟合、小波神经网络与BP神经网络模型,避免了小波神经网络参数选择的随机性,有效提高了拟合的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨帆	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	84	708	14.0	23.0
2	于奇	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	1	5	1.0	1.0