支持向量机回归在矿区GPS高程转换中的应用

摘要：

基于统计学习理论和支持向量机原理,提出了支持向量机回归应用于矿区GPS高程转换的方法用以精化矿区似大地水准面,研究了支持向量机回归、多项式、GA-BP神经网络3种模型在GPS高程转换中的应用,结果表明,支持向量机回归拟合数据的精度优于多项式和GA-BP神经网络,并且有效地解决了神经网络拓扑结构选择困难、过学习、无法避免局部极值等问题.

关键词：支持向量机回归、神经网络、GPS高程、高程异常、似大地水准面

分类号：TP1;TP3

资助基金：国家自然科学基金项目40904004;教育部博士点基金项目200802900501,200802901516

在线出版日期：2011-04-20（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：98-101