基于人工神經網絡的GPS高程異常擬合方法的研究與實現.pdf

1、GPS(全球衛(wèi)星定位系統(tǒng))是英文―NavigationSatelliteTimingandRanging/GlobalPositioningSystem‖的字母縮寫NAVSTAR/GPS的簡稱。GPS系統(tǒng)具有諸多優(yōu)點,如:精度高、功能多、操作簡便、觀測時間短、全天候等,GPS系統(tǒng)能為各類用戶提供精密的三維坐標、速度和時間。我們工程中需要的是正常高,但是GPS只能提供高精度的大地高,這嚴重影響了GPS三維定位成果的應用,使其提供三維坐標的

2、優(yōu)越性未能得到充分發(fā)揮。因此,在實際生產中GPS高精度的高程信息資源往往被浪費,而沒有很好的利用與開發(fā)。如果對GPS測定的高精度的大地高差ΔH的信息不加以利用而放棄的話,就沒有充分發(fā)揮GPS測量的優(yōu)越性。GPS測高要遠比傳統(tǒng)水準測量來得便捷,所以人們期望能用GPS高程測量來逐步取代傳統(tǒng)的水準測量,而成果又希望統(tǒng)一使用測站點的正常高,這就需要研究GPS大地高與正常高之間的轉換關系,從而需要研究高程異常的問題。
　　目前,眾多國內外學

3、者都在研究GPS高程異常擬合的問題。在收集、查閱、分析了近年來國內外針對GPS水準高程的應用技術和研究方法,并在借鑒了這些研究成果的基礎上,本文對基于人工神經網絡的GPS高程異常擬合方法進行了研究。
　　本文所做主要工作如下:
　　(1)分析了當前GPS高程轉換的現狀,并指出了進行轉換的必要性。討論了GPS高程轉換的過程與常用方法,對部分數學模型擬合法進行了詳細討論。
　　(2)對人工神經網絡模型進行了深入研究。詳細分

4、析了人工神經網絡理論,深入研究了神經網絡BP算法和徑向基神經網絡算法,并對以上兩種算法進行了比較分析。
　　(3)通過實際工程數據對本文涉及的BP神經網絡模型、徑向基神經網絡模型、BP神經網絡組合算法以及徑向基神經網絡組合方法進行了多項試驗研究,通過綜合比較和分析,給出了以上神經網絡模型的精度評價。經過與二次多項式曲面擬合法比較分析,其結果達到了預期的效果。
　　本文較全面、深入、系統(tǒng)地對基于人工神經網絡的GPS高程異常擬合