面向MATLAB转换GPS高程的神经网络方法.pdf

在面向MATLAB转换GPS高程的研究中，使用神经网络方法是一个重要议题。本篇文档主要介绍了如何使用MATLAB中的BP神经网络工具箱来实现GPS高程的转换，并且比较了这种方法与传统的多项式曲面拟合法在转换精度上的差异。 GPS高程转换是GPS应用的关键问题之一。由于地面点的高程通常使用正常高系统，而这种高程是通过水准测量确定的，因此需要找到GPS点的大地高与正常高之间的关系，并采用一定的方法将GPS高程转换为正常高。目前，GPS高程转换的方法主要分为两类：数学模型拟合法和地球重力场模型法。在实际应用中，由于缺乏重力资料，数学模型拟合法被广泛使用，包括多项式曲面拟合法等。 在现有的转换方法中，人工神经网络方法近年来备受关注，它是一种自适应的映射方法，不需要作假设，能够减少模型误差，并具有较高的精度。神经网络，特别是BP神经网络，可以模拟人脑的生物过程。BP网络通过大量的简单信息处理单元（人工神经元）构成，以大规模并行的方式通过特定的拓扑结构连接。MATLAB中的神经网络工具箱提供了多种神经网络模型和学习算法，使得用户可以摆脱繁复的编程工作，专注于问题的解决。 在研究中，作者设计了三种基于MATLAB的BP神经网络转换GPS高程的方案。通过实例计算，结果表明，如果选用合适的训练函数和网络结构，BP神经网络方法能够获得比传统的二次多项式曲面拟合法更高的转换精度。 文档中提及的BP神经网络，全称为反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network)，是一种多层前馈神经网络，其特点是通过反向传播算法对网络权值进行调整。BP神经网络的训练通常涉及以下步骤：初始化网络参数、前向传播输入信号、计算输出误差、反向传播误差信号并调整网络权重。这个过程通常会进行多次迭代，直到网络性能达到预设的门槛。 使用MATLAB实现BP神经网络，可以利用其中的工具箱进行设计和训练。工具箱内含多种神经网络模型，如多层前馈网络、径向基网络、自适应线性元件等，以及各类学习算法，例如梯度下降算法、Levenberg-Marquardt算法等。 在具体应用中，需要根据GPS数据的特点来选择合适的网络结构和训练算法。例如，网络的隐藏层层数、每层的神经元数、激活函数类型、学习率、动量因子等都需要根据问题的复杂性和数据集的特性进行调整。通过恰当的选择，可以使网络的泛化能力达到最优，从而在GPS高程转换中得到更准确的结果。 面向MATLAB转换GPS高程的神经网络方法的核心在于利用MATLAB强大的数据处理能力和神经网络工具箱中的算法，来解决GPS高程转换中的精度问题。研究通过实例验证了BP神经网络方法在这一应用中的优势，并提供了转换过程中的具体实现方法。这一研究对于需要将GPS高程转换为正常高，且追求高精度转换结果的领域具有重要的参考价值。