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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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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
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1 施利龙 3 10 1.0 3.0
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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
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相关学者/机构
期刊影响力
北京测绘
月刊
1007-3000
11-3537/P
大16开
北京市海淀区羊坊店路15号
1987
chi
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