GPS高程拟合方法对比研究分析.pdf

GPS高程拟合是将GPS测量得到的大地高转换为正常高的关键步骤，因为GPS系统提供的高程数据基于地球椭球面，而实际应用中我们需要的是基于大地水准面的高程。本文主要对比分析了四种不同的GPS高程拟合方法：二次多项式曲线拟合、多面函数拟合、二次曲面拟合以及BP神经网络法，以评估它们在不同环境下的适用性和精度。 二次多项式曲线拟合法是基于测区内的点分布，通过构建m次多项式来拟合高程异常，最小化离差平方和来确定拟合参数，从而求得正常高。这种方法简单易行，但可能无法精确反映复杂地形的高程变化。 多面函数拟合法采用数学曲面逼近大地水准面，通过在各插值点之间建立函数关系，形成多面函数，提高了拟合精度。这种方法的优势在于能适应非线性的地形变化，但计算复杂度较高。 二次曲面拟合法则是通过构建三维曲面来拟合高程数据，尤其适用于大范围的高程转换，但在局部地形复杂的地区可能会出现拟合误差。 BP神经网络法是一种人工神经网络算法，通过学习和调整权重来优化拟合效果。相较于传统方法，BP神经网络法在处理复杂数据模式时表现出更高的精度，但需要大量的训练数据和计算资源。 实验结果显示，四种方法均能满足四等水准测量的精度要求，残差小于3cm。其中，BP神经网络法在精度上优于其他三种方法。然而，选择哪种拟合方法取决于具体应用场景和数据特性。对于地形平坦或规律性较强的区域，二次多项式或二次曲面拟合可能就足够；而对于地形复杂、变化多端的地区，BP神经网络法或多面函数拟合可能更为合适。 总结而言，正确理解和选用GPS高程拟合方法对于获取高精度的高程数据至关重要。在实际应用中，应根据测区的具体情况，如地形特征、数据分布、计算资源等因素，结合各种方法的优缺点进行选择。本文的研究成果为不同环境下GPS高程拟合提供了理论依据和实践指导，有助于提升GPS技术在测绘、工程测量等领域的应用水平。