RB F神经网络组合模型在G PS高程拟合中的应用

• 作者: 宋金元 岳春芳
• 来源期刊: 测绘地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: GPS高程拟合 函数模型 神经网路 组合模型
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 20-22
• 页数: 3页
• 分类号: P228
• 语种: 中文
• DOI: 10.14188/j.2095-6045.2018072

摘要

针对函数模型和BP(back propagation)神经网络等常用GPS高程拟合方法模型单一、拟合精度不高的问题,本文在上述模型高程异常拟合的基础上使用RBF(radial basis function)神经网络对拟合残差值进行二次拟合,对高程异常拟合值进行残差改正以提高拟合精度.从内外符合精度、拟合残差大小分布等方面对组合模型和单一模型拟合结果进行对比,结果表明:组合模型的拟合精度相较于函数模型有显著提高,但对BP神经网络的拟合结果改善不明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳春芳	新疆农业大学水利与土木工程学院	60	199	7.0	11.0
2	宋金元	新疆农业大学水利与土木工程学院	3	2	1.0	1.0