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基于径向基函数神经网络的GPS高程转换方法 总被引:8,自引:1,他引:8
针对GPS高程与正常高程的转换问题,给出了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的模型。该模型隐含层选用Gauss函数作为基函数,学习算法采用自组织选取中心法策略。用实际观测数据进行了试验和仿真,结果表明,用RBF神经网络转换GPS高程的精度优于最小二乘法。对RBF神经网络方法和反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络方法转换GPS高程的精度进行了比较,虽然两种方法的结果相近,但RBF神经网络方法在学习速度方面远比BP神经网络方法快。由此可见,RBF神经网络方法用于转换GPS高程是可行和有效的。 相似文献
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不确定动态船队规划的数学模型研究 总被引:4,自引:1,他引:3
针对目前船队规划存在的不足(①没有考虑船舶的技术经济指标随船龄的变化;②在考虑市场不确定性因素时只对其作定性分析或敏感性分析而没有将营运参数作为不确定性函数考虑),重点研究了基于不确定性的动态船队规划模型,同时考虑到不确定性规划求解的复杂性.根据航运企业一定的满意度将模型转化为带有模糊、随机参数的机会约束数学模型并进一步转化为它的清晰等价类再进行船队规划求解.使其数学模型符合航运市场的特点,对航运企业投资决定有重大意义. 相似文献
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