基于遗传算法的RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用
本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中.通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及标准RBF神经网络进行高程拟合的误差对比分析表明:遗传算法优化的RBF神经网络提高了拟合的稳定度,改善了精度.
RBF神经网络、遗传算法、高程拟合
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P228(大地测量学)
国家自然科学基金10878026
2013-05-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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