RBF神经网络在公路工程GPS高程转换中的应用

结合公路工程实例,通过RBF神经网络模型与二次曲面拟合、三次曲面拟合的对比分析,表明RBF网络进行GPS高程转换是可行的,且具有良好的精度。     

基于BP神经网络的GPS高程拟合方法的探讨

为了提高GPS高程测量的精度，提出了基于BP神经网络的GPS高程拟合方法，并以2座特大桥控制网数据为例，与常规多项式曲面拟合方法进行了比较．理论和实例证明，利用BP神经网络进行GPS高程拟合是可行的。尤其是在已知点较少的情况下，该方法具有实际意义．     

GPS水准数据处理问题研究

将GPS水准纳入到GPS定位与数据处理这个框架内进行研究分析,论述了高程拟合的具体方法和每种方法适用的范围,研究选用不同情况的已知点对最后拟合结果的影响.通过对每种方法解算的结果进行对比,得出关于高程拟合的几点结论.     

浅谈GPS高程拟合技术

介绍了GPS技术在高程拟合方面的应用.     

对GPS高程拟合精度的探讨

全文分析了GPS高程系统与我国现行高程系统的区别与联系;叙述了GPS高程拟合常用方法(多项式曲面拟合).对影响GPS高程拟合精度的因素进行分析,提出了提高精度的方法.     

对GPS高程拟合精度的探讨

全文分析了GPS高程系统与我国现行高程系统的区别与联系；叙述了GPS高程拟合常用方法(多项式曲面拟合)。对影响GPS高程拟合精度的因素进行分析，提出了提高精度的方法。     

基于ICA-RBF神经网络的沥青混合料疲劳性能预测

为研究沥青混合料在多因素环境下疲劳性能的变化趋势,提出一种基于MATLAB软件的优化神经网络预测模型,结合帝国竞争优化算法(imperialist competitive algorithm,ICA)与径向基(radial basis function,RBF)神经网络的优势,构建ICA-RBF神经网络模型,采用拟合优度、平均相对误差、均方根误差分析RBF与ICA-RBF两种模型的预测结果,通过输出权值矩阵计算各影响因素的权重。在52组多变量因素实验数据中随机选取12组样本对模型进行检验,结果表明:ICA-RBF优化模型拟合优度为0.97,与RBF模型相比,ICA-RBF模型更稳定,且整体精度也较高。     

基于径向基神经网络的大连站客运量预测

针对铁路客运量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数(RBF)神经网络对铁路客运量时间序列进行预测.用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定RBF神经网络的输入、输出向量,建立了基于MATLAB7.0环境下的RBF神经网络客运量预测模型,并用大连站实际客运量数据进行了验证.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快.     

GPS在铁路线路高程控制测量中的应用研究

本文比较了双Ｂ样条拟合法、曲线拟合法和曲面拟合法的拟合精度，研讨了拟合模型的优选问题，得出了一些有益的结论。两个实际工程验证表明，由本文提出扔双Ｂ样条拟合法既可用于面状测区拟合，又可用于线状测区拟合，比较灵活，拟合精度也比较好。     

基于径向基神经网络的大连站客运量预测

针对铁路客运量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数(RBF)神经网络对铁路客运量时间序列进行预测.用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定RBF神经网络的输入、输出向量,建立了基于MATLAB7.0环境下的RBF神经网络客运量预测模型,并用大连站实际客运量数据进行了验证.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快.