基于不同激活函数EL M的无人机实测数据高程拟合算法

• 作者: 陈明玲
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 无人机(UAV) 高程拟合 激活函数 极限学习机模型
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 1057-1060
• 页数: 4页
• 分类号: P228.4
• 字数: 2534字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2020.08.009

摘要

为找出无人机实测数据高程转换拟合的方法,本文基于不同激活函数激活极限学习机模型得到ELMS、ELMR、ELMH3种模型,并将计算结果与广义回归神经网络模型和BP神经网络模型对比,结果表明:基于5种模型可对无人机实测高程数据的异常点进行筛选并剔除,3种ELM模型对于高程点的筛选结果基本一致,共筛选出了21个高程异常点,GRNN模型精度次之,BP神经网络模型精度最低,ELM模型在不同激活函数下的计算精度有所不同,其中ELMS模型在高程点剔除和高程数据拟合中精度最高,RMSE仅为0.157 m,而Ens和R2分别达到了0.944和0.968,可为无人机实测数据高程转换拟合的标准模型使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈明玲		1	0	0.0	0.0