BP神经网络在GPS高程拟合中的应用探讨.pdf

BP 神经网络在 GPS 高程拟合中的应用探讨 BP 神经网络算法在 GPS 高程拟合中的应用探讨是当前研究的热点问题。BP 神经网络算法具有更小的模型误差，因此被广泛应用于 GPS 高程拟合。本文通过对同一区域 GPS 高程拟合的应用探究，运用迭代运算对比 BP 神经网络算法与多项式拟合数据，从而证明 BP 神经网络在一定条件下具有更高的精度，更加突出了 BP 神经网络算法的实用性。 神经网络算法一直是国内外研究的热点问题，具有广泛的应用前景。BP 神经网络算法是神经网络算法的一种，具有更小的模型误差，因此被广泛应用于 GPS 高程拟合。BP 神经网络算法的优势在于能够学习和模拟复杂的非线性关系，从而提高 GPS 高程拟合的精度。 GPS 高程拟合是 GPS 测量中的关键问题。传统的 GPS 高程测量中，利用 GPS 仪器观测得到的数据都是基于 WGS-84 坐标系统的。由于在 WGS-84 坐标系统下测得的大地高是以地球椭球为特定参考面，在生产生活中，大地高并没有实际的数学意义，而在我国的大部分地区（特定除外）的高程应用都是基于正常高的。因此，如何把大地高更精确的拟合为正常高成为传统观测中的关键问题。 现有的高程拟合方法总结如下： 1. 重力测量法。通过对地球内部质量和密度的研究，建立相应的重力场模型，根据点位信息计算出高程异常值。此方法要求重力资料的精度极高，且在地形条件平坦的区域成本较高，且具有一定的局限性。 2. 几何内插算法。主要是利用数值分析中的多项式内插算法，联测一定数量的 GPS 高程点，计算出拟合的似大地水准面，主要包括常数拟合、平面拟合、二次平面拟合（二次多项式）、Akima 法。此外，还包括最小二乘配置法、有限元法、Kriging（空间局部内插法）等。 一般来说，拟合的最佳方法是通过建立准确的重力场模型的重力测量法，但是由于该方法对观测地形具有一定的局限性，且对重力材料精度要求极为严苛，所以，一般情况下不予采用。而几何内插法包括 Kringing（克里格）统计拟合法都对先验数据有较高的精度要求，且在一定情况下达不到预期的要求。 BP 神经网络算法在 GPS 高程拟合中的应用具有广泛的前景。BP 神经网络算法能够学习和模拟复杂的非线性关系，从而提高 GPS 高程拟合的精度。通过对比 BP 神经网络算法与多项式拟合数据，可以证明 BP 神经网络在一定条件下具有更高的精度，更加突出了 BP 神经网络算法的实用性。 BP 神经网络算法在 GPS 高程拟合中的应用探讨是当前研究的热点问题。BP 神经网络算法具有更小的模型误差，因此被广泛应用于 GPS 高程拟合。本文通过对同一区域 GPS 高程拟合的应用探究，运用迭代运算对比 BP 神经网络算法与多项式拟合数据，从而证明 BP 神经网络在一定条件下具有更高的精度，更加突出了 BP 神经网络算法的实用性。