基于GSA-BP神经网络的GNSS高程拟合方法.pdf

基于GSA-BP神经网络的GNSS高程拟合方法.pdf 摘要：本文提出了一种基于GSA-BP神经网络的GNSS高程拟合方法，旨在解决传统BP神经网络模型在GNSS高程拟合中的收敛速度慢、易陷入局部极小值和拟合精度受初始参数选取影响大的问题。该方法利用GSA优化BP神经网络模型，确保模型获取全局最优解并提升拟合精度。实验结果表明，GSA-BP模型相对于传统BP神经网络模型具有更高的拟合精度和更强的数据适应性，更适用于实际工程实践场景。 知识点： 1. GNSS高程拟合：GNSS高程拟合是指通过全球导航卫星系统获取的高程数据转换为工程实践中所需的正常高的过程。当前研究热点问题是如何将大地高转换为正常高，即求出两者之间的高程异常。 2. 传统BP神经网络模型：传统BP神经网络模型是指使用BP神经网络算法对GNSS高程数据进行拟合的方法。该方法存在收敛速度慢、易陷入局部极小值和拟合精度受初始参数选取影响大的问题。 3. GSA-BP神经网络模型：GSA-BP神经网络模型是指使用GSA优化的BP神经网络模型对GNSS高程数据进行拟合的方法。该方法可以确保模型获取全局最优解并提升拟合精度。 4.遗传模拟退火算法（GSA）：GSA是一种优化算法，可以对BP神经网络模型的模型参数进行自动寻优，确保模型获取全局最优解。 5. GNSS高程数据拟合方法：GNSS高程数据拟合方法包括多项式拟合、曲面拟合、小波变换、AIC准则、支撑向量机等方法。每种方法都有其优缺点，需要根据实际情况选择合适的方法。 6.神经网络方法：神经网络方法是指使用人工神经网络算法对GNSS高程数据进行拟合的方法。该方法可以获得更高的拟合精度，但初始参数的选取对拟合精度影响较大。 7. 高程测量精度：高程测量精度对工程建设质量具有重大影响。当前国际高程系统分为正高、正常高和大地高，我国实际工程应用中大量采用以铅垂线和近似水准面为基准的正常高H。 8. 数据驱动和自适应性：基于神经网络模型的GNSS高程拟合方法由于不依赖于精确的数学模型，数据驱动和自适应性等优点得到了学术界的广泛关注。 9. RBF神经网络模型：RBF神经网络模型是一种神经网络模型，可以对GNSS高程数据进行拟合。该模型可以获得更高的拟合精度，但初始参数的选取对拟合精度影响较大。 10. SVM方法：SVM方法是一种机器学习算法，可以对GNSS高程数据进行拟合。该方法可以获得较高的拟合精度，但需要选择合适的kernel函数和参数。