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．     

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.     

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。     

基于最小二乘配置法的GPS高程转换

局部地区GPS高程拟合已成为理论研究的热点.在不考虑重力场模型的情况下,使用各种数学方法,由已知点的高程异常内插未知点的高程异常,是实践中使用较多的方法.但一般的拟合方法都是只考虑高程异常变化的趋势性或随机性,而没有将二者结合起来.最小二乘配置理论将局部地区的高程异常分为趋势和随机两部分,趋势性是所有点共同的变化,随机部分用于推估未知点的随机量,并对趋势性进行最小二乘平差.故而这种方法在理论上更加完善.本文根据某矿区81个已知数据点进行了计算实验,并与曲面拟合法、多面函数法和加权平均法的计算结果进行了比较.     

铁路带状测区GPS高程转换方法的研究

研究利用GPS技术间接获取正常高，对铁路测量具有非常重要的实用意义。用BP人工神经网络，对京沪高速铁路某段实测GPS大地高程数据进行了转换计算，得到了比较高的转换精度，结果也是稳定的。经过与其它常用方法进行对比，表明利用人工神经网络进行带状测区GPS大地高到正常高的转换计算是可行的。     

基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法

对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络（Back Propagation NN）在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

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。     

基于BP神经网络的CPI预测模型

采用归一化数据处理方法,选择神经网络的训练样本,利用神经网络的结构特性及Matlab的人工神经网络工具箱,建立基于BP神经网络的CPI预测系统的数学模型.利用该模型对2008年山东省居民消费价格指数进行预测,通过前4个月的数据分析,模型的预测值与实测值的误差为0.91%.     

基于BP神经网络的预测模型

预测是数据分析的基本任务之一,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的产生为处理非线性问题提供了一条新途径。文中运用智能计算技术建立了BP网络模型。通过珠江三角洲天河水文站的水位预测结果表明,BP网络模型有较好的泛化能力,预测更为可靠。     

基于BP神经网络的手写字符识别系统

基于BP神经网络对非线性系统辨识的通用性和自适应性等特点,构建了一个BP神经网络模型,增强了网络的自适应能力和学习能力,提高了网络的精度和收敛速度,并在此基础上开发出一个高效准确的手写体字符识别系统.     

基于球面Delaunay三角网的GPS网络构造算法

根据球面Delaunay三角网的最大二面角性质，提出了一种GPS网络快速生长算法．采用国际大地坐标系的离散GPS站点，构造了全球球面Delaunay三角网，以验证该算法的可靠性．最后，对球面Delaunay三角网快速生长算法和球面Delaunay三角网直接搜索算法的效率进行了比较．结果表明，所提出的基于球面Delaunay三角网的GPS网络快速生长算法是有效的．     

基于BP神经网络的人口预测方法研究

对人口数量的准确预测可以为制定社会经济可持续发展计划提供重要依据.文中将BP神经网络应用于人口预测,采用Matlab的神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型,运用该模型对2002年至2015年全国乡镇人口中0~17岁年龄段的人口进行了预测.实践证明,该模型编程简单,还能克服常规语言建立预测模型存在的模型复杂、训练时间长等缺点.     

高山区GPS网正常高求解方法研究

导出了计算地形起伏引起的高程异常的实用公式，该公式特别适用于地形复杂地区，能避免中央区域的积分奇异。在此基础上建立了顾及地形影响的ＧＰＳ正常高求解的数学模型。文中讨论了两种ＧＰＳ正常高求解的方法，并通过实际工程算例验证了本文所述方法的实用性和有效性。     

基于BP神经网络的仓储烟草霉变预测

烟草霉变预测尚没有有效的方法。为实时预测仓储烟草的霉变程度,选取仓储环境的温湿度和烟草的自身含水量参数作为神经网络的输入层,烟草霉变度作为输出层,建立BP神经网络烟草霉变预测模型。选取78组实测数据作为训练样本对预测模型进行训练,得出了神经网络的阈值和权值。利用14组预测样本针对该预测模型进行了仿真,并进行了线性回归分析。结果表明,建立的烟草霉变预测模型具有较高的预测精度,预测值和实际值的偏差在[-0.028,0.033]之间,相对误差绝对值的平均值为0.0019。最后,在基于嵌入式ARM+Linux+Web的某公司烟草仓库智能监测系统中,实现了烟草霉变实时预测功能,取得了较好的效果。     

基于改进BP神经网络的速度预测模型

针对BP神经网络三个不足分别加以改进,并利用改进BP神经网络建立速度预测模型,通过实例验证预测模型的有效性,同时,预测结果具有很好的适应性和真实性,可为动态交通管理提供参考.     

桥梁断面静力三分力系数的人工神经网络识别

通过风洞模型试验得到了足够的样本，在此基础上利用MATLAB神经网络工具箱构造了2个BP人工神经网络；采用BR(Bayesian regularization)算法，比较了不同坐标系下的静力三分力系数的训练结果，得出4层网络比较有效且具有较高精度的结论．最后，提出了应用人工神经网络需要注意的问题。