样本数据归一化方式对GPS高程转换的影响

摘要：

基于神经网络的GPS高程转换中,样本数据的归一化是必要的,样本数据的归一化存在两种方式.本文结合实例分析了样本数据归一化后产生数据差异的原因;运用标准BP神经网络模型、广义回归神经网络模型和RBF神经网络模型进行运算,将转换结果进行对比,得出不同的归一化方式会对GPS高程转换结果产生一定的影响,并对实际应用中归一化方式的选择提出了合理的建议.

关键词：样本数据、归一化方式、神经网络、GPS高程转换

所属期刊栏目：38

分类号：P228(大地测量学)

资助基金：江苏省测绘局科研基金JSCHKY201113;苏州科技支撑计划项目SG201113

在线出版日期：2013-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：162-165