灰色神经网络在GPS高程拟合中的应用

• 作者: 李宁 杨帆 滑东飞 王小兵 谢洋洋
• 来源期刊: 导航定位学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: GPS高程拟合 果蝇优化算法 灰色神经网络 拟合精度 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 90-93,100
• 页数: 5页
• 分类号: P228
• 字数: 2460字
• 语种: 中文

摘要

针对传统单一GPS高程拟合方法存在对数据和测区要求较高的问题,提出一种改进的灰色神经网络拟合方法:通过添加跳脱系数修正适应度函数扩大搜索范围,对果蝇优化算法进行改进,有效地提高算法的寻优能力;利用改进的果蝇算法优化灰色神经网络参数,训练灰色神经网络模型获得模型最佳参数,完成对GPS高程的拟合.实验结果表明该方法具有较高的拟合精度和较强的鲁棒性.

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	王小兵	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	3	20	3.0	3.0
4	李宁	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	13	79	6.0	8.0
5	谢洋洋	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	6	25	3.0	4.0
6	滑东飞	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	2	3	1.0	1.0