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基于改进BP神经网络的GPS高程拟合方法
基于改进BP神经网络的GPS高程拟合方法
作者:
施利龙
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
BP神经网络
GPS高程拟合
模拟退火
全局最优解
摘要:
BP神经网络用于GPS高程拟合时存在收敛速度慢,受初始值选取影响大和易陷入局部极大值的问题.本文提出一种改进的BP神经网络高程拟合方法,将模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)引入BP神经网络模型,利用模拟退火算法的全局寻优能力对BP神经网络的初始值进行选择,同时优化神经网络的各层神经元之间的连接权值和阚值,提高BP神经网络拟合法的拟合精度、收敛速度和推广泛化能力.最后结合实际算例对所提方法的拟合性能进行验证,结果表明利用模拟退火算法改进的BP神经网络进行高程拟合是可行且有效的,拟合结果优于传统BP神经网络法.
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一种改进的RBF神经网络GPS高程拟合方法
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高程拟合
贝叶斯准则
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文献信息
篇名
基于改进BP神经网络的GPS高程拟合方法
来源期刊
北京测绘
学科
地球科学
关键词
BP神经网络
GPS高程拟合
模拟退火
全局最优解
年,卷(期)
2020,(2)
所属期刊栏目
技术应用
研究方向
页码范围
260-264
页数
5页
分类号
TN231.5|P228.4
字数
4271字
语种
中文
DOI
10.19580/j.cnki.1007-3000.2020.02.027
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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G指数
1
施利龙
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节点文献
BP神经网络
GPS高程拟合
模拟退火
全局最优解
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
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北京测绘
主办单位:
北京市测绘设计研究院
北京测绘学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-3000
CN:
11-3537/P
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区羊坊店路15号
邮发代号:
创刊时间:
1987
语种:
chi
出版文献量(篇)
3644
总下载数(次)
21
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