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基于神经网络方法的GNSS高程转换

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摘要 采用人工神经网络方法,以浙江省嘉兴市某村GNSS高程控制网中的控制点作为实验数据,采用3-15-2-1的模型结构,分别按均匀分布/GNSS点位序号依次选取训练样本点个数为46、41、36、31、26、21个共11组训练样本数据,经计算得到了检验集中13个高程点的高程异常值,与实测值比较计算中误差值,结果表明:学习集样本均匀分布比随机分布时对工作集的精度有较大的提高;学习集样本个数的增多时对工作集的精度有一定的提高。
出处 《石油石化物资采购》 2020年第26期153-153,共1页 Petroleum & Petrochemical Material Procurement
基金 吉林建筑大学大学生创新创业训练计划项目资助(项目号202010191023)。
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