多项式与LS-SVM自适应融合的GPS高程拟合方法

针对多项式模型在线状GPS拟合工程存在精度较低问题,本文构建二次曲面拟合与最小二乘支持向量机自适应融合GPS高程异常拟合方法。首先,分别利用多项式与最小二乘支持向量机进行线状工程GPS高程拟合;然后,利用最优加权组合方法将两种拟合模型自适应融合生成新的高程异常值。结果表明:该方法拟合精度明显优于多项式拟合方法及最小二乘支持向量机拟合方法。

GPS高程测量在水利测绘工程中的应用分析

在水利工程施工中,水利测绘工作发挥着重要的作用。在逐渐提高水利测绘需求之后,相关技术人员开始推广利用GPS高程测量技术,其不仅可以为水利截流施工等环节提供指导,同时可以为数据监测人员提供精准的数据,提高水利测绘水平,使数据监测人员顺利完成工作任务。本文分析了水利测绘工程中GPS高程测量技术的应用,对于实际工作发挥参考作用,保障水利测绘工程质量。

GPS高程测量在岩风洞水库测绘工程中的应用

随着技术的发展,GPS高程测量在水利测绘工程中的应用日益广泛。本文探讨了GPS高程测量在岩风洞水库测绘工程中的应用,并从应用原理和其在测绘中的优势两方面进行了深入分析。在实际应用部分,详细介绍了GPS高程测量在岩风洞水库测绘中关键技术的应用,如高程测量与变形控制、有效处理静态数据及构建工程控制网等。研究表明,GPS高程测量技术在岩风洞水库测绘工程中的应用可以有效提高测绘的准确性和效率,为水库工程提供了重要的技术支持。

RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用与精度分析

高程异常值的快速、准确获取是GPS高程数据得到应用的前提。本文提出一种基于RBF神经网络的GPS高程拟合方法,针对RBF基函数中心的确定以及网络模型参数的选择问题,采用K-means算法自适应的实现对RBF基函数中心的选择,在此基础上利用AIC准则完成对网络模型参数的自动寻优,最后采用实际数据对所提方法进行验证,并与传统BP神经网络拟合方法进行对比,实验结果表明所提方法可以获得更好的拟合精度。

多面函数在GPS高程拟合中的改进及精度评估

简述了当前实际生产中主流应用的几类GPS高程拟合模型,分析了多面函数进行GPS高程拟合的原理。针对选取不同的核函数将会产生不同的拟合精度,在分析现有常用核函数的基础上,尝试将假定高程异常值作为隐函数的形式引入核函数,用两点间的向径代替平面间距离,设计了改进的核函数模型。对比测试结果表明,改进后的核函数提高了多面函数拟合GPS高程的精度。

工程测量中GPS高程拟合方法的应用分析

GPS-RTK测量技术在工程测量中的应用越来越广泛,但测量的高程精度不稳定,本文主要介绍了七参数转换、四参数转换+二次多项式曲面拟合两种高程拟合的方法,分析了拟合精度。根据计算结果,两种方法可以提高GPS-RTK高程测量精度,可以适用于高程测量要求不高的工程中,但两种方法精度无法满足三四等水准测量限差,无法代替三四等水准测量。

GPS高程测量在水利测绘工程中的运用

近些年来我国水利工程项目规模日益扩大,科学技术的发展给水利测绘工程的改革带来了巨大动力。GPS这一全球定位系统能够准确地接收地球上人造卫星的信号,并发射出电波,准确测量目标地点的实际数值,有效解决传统测量效率低、精度低的弊端,体现出测量工作的准确性和高效性。本文将介绍GPS高程测量在水利测绘工程中的实际应用,并针对当前GPS高程测量存在的误差进行分析,就测量方面提出有效措施以增进GPS高程测量的效率和水准。

水利测绘中GPS高程拟合应用要点分析

水利测绘是水利工程建设和管理的重要环节,而GPS在水利测绘中的应用已经成为不可或缺的工具。其中,GPS高程拟合作为GPS技术的一个重要应用,对于水利测绘具有重要性。高程拟合是水利测绘中一个重要的应用,通过收集大量的GPS高程数据点并对其进行分析处理,可以获取准确的地形高程信息,为水利工程的规划和设计提供重要依据。因此,本文将首先分析水利测绘中GPS高程拟合应用存在问题,之后提出应用要点,希望提高技术应用效果,促进我国水利测绘事业得到稳定发展。

GPS高程拟合中二次曲面函数及多面函数法精度探讨

文章主要阐述了高程拟合二次曲面函数、多面函数法原理。运用Matlab软件,将多面函数法、二次曲面函数法编程建模,处理某区域的GPS和水准测量数据,并分析了处理结果,比较了两个拟合模型在相同条件下的拟合精度,以供参考。

GPS高程转换的应用研究

在对GPS高程测量的原理和方法进行初步的探讨的基础上,结合工程应用实际,以数值拟合为主,建立了高程转换的数学模型,同时用VB开发了GPS高程控制转换系统,经试实验测试得出了一些参考性的结论。

GPS天线相位中心偏差对GPS高程的影响及改正研究

本文采用室外测定GPS天线相位中心垂直分量偏差的差值实验,对同种类型同种型号、同种类型不同型号以及不同类型的天线组合,进行实际测定,并对观测数据进行了详尽的处理和数值分析。研究了天线相位中心垂直分量偏差影响GPS高程精度的规律,提出并讨论了减弱或消除GPS天线相位中心垂直分量偏差影响的方法。实际算例表明,采用相位中心变化的模型函数改正GPS天线相位中心的偏差值,虽然在水平方向效果不明显,但有助于垂直方向偏差分量的改善。

基于EGM2008重力场模型的GPS高程转换方法及精度分析

研究利用重力场模型直接进行GPS高程转换的方法,即模型高程异常法和模型重力位法.根据误差传播定律,导出了由重力场模型位系数方差计算模型高程异常以及模型正常高的误差公式,并对影响两种GPS高程转换方法精度的因素进行分析.利用具有代表性的EGM96、EIGEN-51C和EGM2008重力场模型及某线路GPS/水准数据对两种方法进行实验研究与精度分析,结果表明:理论公式及实验结果都显示两种高程转换方法是等价的,转换精度相当;两种方法使用过程中,均可能需要系统偏差校正;EGM2008重力场模型具有非常好的分辨率及精度,在局部区域,基于EGM2008模型的GPS高程转换精度有望达到cm级.

基于贝叶斯正则化BP神经网络的GPS高程转换

为了改善BP神经网络在GPS高程转换过程中过拟合的现象,提出了用贝叶斯正则化算法的BP神经网络转换GPS高程的新方法,并利用区域GPS/水准数据,将新方法和未采用正则化算法的BP神经网络进行GPS高程转换的比较.结果表明:在较大区域和高程异常呈不规则的情况下,新方法不仅可以有效提高GPS高程转换的精度,而且通过贝叶斯正则化算法可以改善网络结构,抑制过拟合现象.在约10 km的GPS基线尺度上,新方法可以得到精度达0.050 m的正常高.

一种改进的适用于不同地形的GPS高程拟合模型

根据GPS高程拟合中不同拟合模型的特点,利用多面函数较好的整体拟合性和移动法灵活的局部拟合性,提出了一种基于多面函数和移动法的综合模型。3种不同地形的算例表明,本文提出的综合模型在不同地形条件下较其他两种综合模型拟合效果更好,即拟合精度更高,残差更稳定。

基于Bayesian正则化BP神经网络的GPS高程转换

针对标准BP神经网络算法泛化能力弱、易过度训练等问题,应用Bayesian正则化算法改进BP神经网络的泛化能力。通过对某矿区GPS联测水准点拟合计算,并与L-M算法、多项式曲面拟合等方法比较,Bayesian正则化的BP神经网络拟合精度更高、更稳定、泛化能力更强。

基于加权总体最小二乘法的GPS高程拟合

在GPS高程拟合中,针对传统最小二乘方法不能解决系数矩阵存在误差的问题,提出了一种基于加权总体最小二乘的拟合方法。对平面和二次曲面多项式建立更加合理的拟合模型,并给出了相应的迭代算法。实例计算表明,加权最小二乘方法能够得到更好的估计参数,高程异常值拟合精度也相应提高。

GPS高程拟合的加权总体最小二乘抗差估计

结合标准化方差,构造了基于Huber、IGG和IGGⅢ三种权函数的加权总体最小二乘抗差模型,并运用选权迭代法予以求解。GPS高程拟合数据处理实例表明,基于Huber、IGG和IGGⅢ三种权函数的稳健加权总体最小二乘抗差方法对误差和粗差具有较好的削弱和消除效果,其中基于IGGⅢ权函数的稳健加权总体最小二乘方法抗差效果最优。

GPS高程分区拟合转换正常高的研究

在综合利用GPS与水准测量资料的基础上,针对面积较大或地形变化比较复杂的GPS测区,提出了分区拟合转换成正常高的方法。对各种常用拟合模型的适用性进行了分析,并提出了用双三次样条函数或者双三次曲面函数对拟合后的两个小区进行平滑连接,给出了相应的算法和精度评定标准。实际算例验证了该方法的可行性,精度可满足四等水准测量的精度要求。

基于径向基函数神经网络的GPS高程转换方法

针对GPS高程与正常高程的转换问题,给出了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的模型。该模型隐含层选用Gauss函数作为基函数,学习算法采用自组织选取中心法策略。用实际观测数据进行了试验和仿真,结果表明,用RBF神经网络转换GPS高程的精度优于最小二乘法。对RBF神经网络方法和反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络方法转换GPS高程的精度进行了比较,虽然两种方法的结果相近,但RBF神经网络方法在学习速度方面远比BP神经网络方法快。由此可见,RBF神经网络方法用于转换GPS高程是可行和有效的。

关于BP神经网络转换GPS高程的若干问题

人工神经网络应用于GPS高程转换,目前仍存在许多问题有待进一步的研究。本文就应用BP神经网络模型转换GPS高程中的隐含层数确定、隐含层节点数的确定、网络训练次数、学习速率选择、初始权值等问题进行较深入分析研究,得到一些有益的结论。