广义回归神经网络残余Kriging方法预测地表高程

以广东省番禹区沙洲和石楼镇岛地区的1 657个高程点为样本点,把其分为A、B、C组各200个高程点,A+B组400个高程点,A+B+C组600个高程点作为训练数据集,在Matlab 7.1和ArcGIS 9.2平台上分别应用广义回归神经网络(GRNN)、普通克里格(O-Kriging)、广义回归神经网络残余Kriging方法(GRNNRK)进行高程估值和成图,最后计算出三种方法的均方根误差.结果表明,如果插值样本数据量不变,样本的空间分布格局对GRNNRK插值精度的影响不大,且其插值精度要优于GRNN和O-Kriging方法的插值精度.随着插值样本数据量的增加,三种方法的插值精度都有显著提高,但GRNNRK方法的插值精度仍优于另两种方法.这表明GRNNRK方法在地形高程预测中的应用是可行的.