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

摘要：

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(BackPropagation 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

所属期刊栏目：42

分类号：P228.4(大地测量学)

在线出版日期：2014-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：73-78