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基于遗传算法改进的BP神经网络模型在GPS高程拟合中的应用研究
被引量:
9
1
作者
吴吉贤
杜海燕
《工程勘察》
2014年第3期73-78,共6页
目前,GPS被广泛应用于各工程领域,但GPS高程因与国家高程基准不同而被弃之不用。为充分挖掘GPS高程数据,本文在阐述遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和BP神经网络(Back Propagation Network)基本理论的基础上,结合两者的优缺点,提出了基...
目前,GPS被广泛应用于各工程领域,但GPS高程因与国家高程基准不同而被弃之不用。为充分挖掘GPS高程数据,本文在阐述遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和BP神经网络(Back Propagation Network)基本理论的基础上,结合两者的优缺点,提出了基于遗传算法改进的BP神经网络模型(IGA_BP),并将该模型应用到实际GPS高程拟合算例中。结果表明,IGA_BP模型的GPS高程拟合精度明显优于传统的二次多项式和BP神经网络拟合精度,且收敛速度快,泛化能力较强,可达传统四等水准测量精度。
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关键词
iga—bp模型
bp
神经网络
遗传算法
GPS高程拟合
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职称材料
题名
基于遗传算法改进的BP神经网络模型在GPS高程拟合中的应用研究
被引量:
9
1
作者
吴吉贤
杜海燕
机构
燕山大学建工学院
辉固地球数据(秦皇岛)有限公司
出处
《工程勘察》
2014年第3期73-78,共6页
文摘
目前,GPS被广泛应用于各工程领域,但GPS高程因与国家高程基准不同而被弃之不用。为充分挖掘GPS高程数据,本文在阐述遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和BP神经网络(Back Propagation Network)基本理论的基础上,结合两者的优缺点,提出了基于遗传算法改进的BP神经网络模型(IGA_BP),并将该模型应用到实际GPS高程拟合算例中。结果表明,IGA_BP模型的GPS高程拟合精度明显优于传统的二次多项式和BP神经网络拟合精度,且收敛速度快,泛化能力较强,可达传统四等水准测量精度。
关键词
iga—bp模型
bp
神经网络
遗传算法
GPS高程拟合
Keywords
iga
_
bp
model
bp
network
GA
GPS elevation fitting
分类号
P228.4 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于遗传算法改进的BP神经网络模型在GPS高程拟合中的应用研究
吴吉贤
杜海燕
《工程勘察》
2014
9
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