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.     

山区公路平曲线运行速度预测模型研究

利用装载高精度激光测速仪、转角测试仪、GPS的试验车,以山区低等级公路平曲线段小客车运行速度为研究目标,采集山区公路平曲线段数据,通过对国内外平曲线运行速度预测方法研究,结合山区公路的特点,给出了山区公路运行速度预测模型,并结合实际数据进行模型参数标定,为山区公路安全性评价提供依据,在318国道安全性评价中,该模型模拟的曲线运行速度与实际观测拟合较好.     

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．     

基于神经网络的GPS高程拟合及其MATLAB实现

与常规数学模型法相比,基于BP神经网络的GPS高程异常拟合法能有效避免数学模型带来的误差,本文利用MATLAB提供的神经网络函数编程实现了GPS高程拟合,结果表明BP神经网络在GPS高程转换方面具有一定的优越性。     

多面函数法在GPS高程拟合中的应用

为了改善GPS大地高向正常高转换的精度,在局部区域内,建立多面函数模型进行高程拟合,可以达到较高的精度。文中利用多面函数模型进行高程拟合,除选取分布均匀的GPS水准联测点外,还对核函数形式的选取做了详细地分析,并与高程拟合中常用的二次曲面拟合法做了对比,进行了精度分析。     

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.     

山区测区GPS点的高程异常推估方法研究

用GPS测量技术能否直接建立山区测区的高程控制，关键在于能否精确获得各GPS点的高程异常，本文介绍了利用GPS水准观测资料，采用最小二乘配置法，推估山区测区各GPS点的高程异常的理论与方法。     

基于贝叶斯正则化 BP 神经网络的 GPS 高程转换

为了改善BP神经网络在GPS高程转换过程中过拟合的现象,提出了用贝叶斯正则化算法的BP神经网络转换GPS高程的新方法,并利用区域GPS/水准数据,将新方法和未采用正则化算法的BP神经网络进行GPS高程转换的比较.结果表明:在较大区域和高程异常呈不规则的情况下,新方法不仅可以有效提高GPS高程转换的精度,而且通过贝叶斯正则化算法可以改善网络结构,抑制过拟合现象.在约10 km的GPS基线尺度上,新方法可以得到精度达0.050 m的正常高.     

基于神经网络的GPS高程拟合方法优选及精度分析

针对现有的几种神经网络GPS高程拟合方法,讨论了利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阀值的原理;结合分布较均匀、现势性较好的GPS和水准联测数据,试算了基于神经网络的GPS高程拟合。拟合结果表明:基于PSO算法优化的BP神经网络的拟合精度优于GA算法,误差相对更小。